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ブラックボックス最適化研究室は，筑波大学情報科学類および大学院情報理工学位プログラムの研究室です．進化計算などのブラックボックス最適化技術の設計と解析を中心とし，工学設計や最適制御への応用，強化学習，自動機械学習などの研究を行っています．
ブラックボックス最適化研究室は，筑波大学情報科学類および大学院情報理工学位プログラムの研究室です．進化計算などのブラックボックス最適化技術の設計と解析を中心とし，工学設計や最適制御への応用，強化学習，自動機械学習などの研究を行っています．
The Black-Box Optimization Laboratory is a research lab at the College of Information Science and the Graduate Degree Program in Computer Science at University of Tsukuba. Our research focuses on the design and analysis of black-box optimization techniques, such as evolutionary computation, as well as their applications in engineering design, optimal control, reinforcement learning, and automated machine learning.
The Black-Box Optimization Laboratory is a research lab at the College of Information Science and the Graduate Degree Program in Computer Science at University of Tsukuba. Our research focuses on the design and analysis of black-box optimization techniques, such as evolutionary computation, as well as their applications in engineering design, optimal control, reinforcement learning, and automated machine learning.
筑波大学情報科学類３年生向け：研究室配属について
筑波大学情報科学類３年生向け：研究室配属について
研究室紹介動画および研究室見学の情報を更新しました．研究室配属希望の方へ をご確認ください．
Staff
Staff
秋本 洋平（筑波大学・システム情報系／人工知能科学センター・准教授，理化学研究所・革新知能統合研究センター・客員研究員）［個人ページ］
Yohei Akimoto (Associate Professor, Institute of Systems and Information Engineering / Center for Artificial Intelligence Research, University of Tsukuba; Visiting Researcher, RIKEN Center for Advanced Intelligence Project) [Personal Page]
Student
Student
2025年4月現在，筑波大学情報科学類および筑波大学大学院情報理工学位プログラムの学生が研究しています．
博士後期課程（博士課程）５名
博士前期課程（修士課程）７名
卒業研究（学士課程）３名
As of April 2025, students from the College of Information Science and the Graduate Degree Program in Computer Science at the University of Tsukuba are conducting research.
5 students in the Doctoral Program
7 students in the Master's Program
3 students in the Bachelor's Program
Access
Access
〒305-8573 茨城県つくば市天王台1-1-1
（研究室）総合研究棟B棟1025&1026室
（教員室）総合研究棟B棟907室
Tennodai 1-1-1, Tsukuba, 305-8573 Ibaraki, Japan
(Laboratory) Comprehensive Research Building B, Room 1025&1026
(Faculty Office) Comprehensive Research Building B, Room 907
News
News
2025/04/01: GECCO 2025 に論文が２件採録決定
2025/04/01: GECCO 2025 に論文が２件採録決定
研究室でのグループワークの成果である「Challenges of Interaction in Optimizing Mixed Categorical-Continuous Variables」が進化計算研究分野の国際会議Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO)に採録決定しました．
2024/09/09: IEEE TEVC に論文が１件採録決定
2024/09/09: IEEE TEVC に論文が１件採録決定
森永 大貴（博士後期課程）の研究成果である「Theoretical Analysis of Explicit Averaging and Novel Sign Averaging in Comparison-Based Search」が進化計算研究分野の国際学術論文誌IEEE Transactions on Evolutionary Computationに採録決定しました．これは２点間の確率的な比較だけを用いて最適化する方法の理論的な解析結果を示したものです．
2024/08/29: ACM TELO, ECJ に論文が各１件採録決定
2024/08/29: ACM TELO, ECJ に論文が各１件採録決定
サイバーエージェントおよび横浜国立大学との共同研究成果である「Tail Bound on Runtime of Categorical Compact Genetic Algorithm」が進化計算研究分野の国際学術論文誌Evolutionary Computation (MIT Press)に採録決定しました．これはカテゴリカル変数を最適化するアルゴリズムが特定の関数でどの程度のコストで最適解を発見できるのかについての理論的なバウンドを与えたものです．
また，サイバーエージェントおよび東京工業大学との共同研究成果である「CMA-ES with Learning Rate Adaptationが」国際学術論文誌ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimizationに採録決定しました．これは，CMA-ESにおいて多峰性関数やノイズ付き関数最適化に際して最終性能と最適化速度に影響する学習率を自動的に適応するメカニズムを提案したものです．
2024/03/22: GECCO 2024, IJCNN 2024 に論文が各１件採録決定
2024/03/22: GECCO 2024, IJCNN 2024 に論文が各１件採録決定
GECCO2024においてノイズ付きブラックボックス最適化に関する論文１件，IJCNN2024においてNASの脆弱性に関する論文１件が，それぞれ採録決定しました．
2023/05/23: GECCO 2023 ENUM Track Best Paper Nomination
2023/05/23: GECCO 2023 ENUM Track Best Paper Nomination
野村 将寛 さん（東工大D，サイバーエージェント）との共同研究成果「CMA-ES with Learning Rate Adaptation: Can CMA-ES with Default Population Size Solve Multimodal and Noisy Problems?」がGECCO 2023 のENUMトラックにおいてBest Paperにノミネートされました．
2023/05/22: 進化計算を用いてワーストケース最適化に関する研究成果が国際学術論文誌 ACM TELO に採録決定
2023/05/22: 進化計算を用いてワーストケース最適化に関する研究成果が国際学術論文誌 ACM TELO に採録決定
宮城 充宏（2022年度D修了）の研究成果「Covariance Matrix Adaptation Evolutionary Strategy with Worst-Case Ranking Approximation for Min–Max Optimization and its Application to Berthing Control Tasks」が進化計算研究分野の国際学術論文紙 ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimizationに採録決定しました．
2023/04/07: Evolution Strategyの収束率の解析に関する論文がIEEE TEVC に採録決定
2023/04/07: Evolution Strategyの収束率の解析に関する論文がIEEE TEVC に採録決定
森永 大貴（D2）の研究成果「Convergence Rate of the (1+1)-ES on Locally Strongly Convex and Lipschitz Smooth Functions」が進化計算研究分野の国際学術論文紙 IEEE Transactions on Evolutionary Computationに採録決定しました．
2023/04/01:GECCO 2023 に論文２件採録決定
2023/04/01:GECCO 2023 に論文２件採録決定
進化計算研究分野のトップカンファレンスであるGECCO2023において，Min-Max最適化に関する論文１件，CMA-ESの学習率適応に関する論文１件の計２件が採択決定しました．
2023/03/24:学生が学内の賞を受賞
2023/03/24:学生が学内の賞を受賞
M2の田邊拓実君が情報理工学位PL表彰を受賞しました．
2022/11/22: 進化計算を用いたワーストケース最適化に関する研究成果が国際学術論文誌Applied Soft Computingに採録決定
2022/11/22: 進化計算を用いたワーストケース最適化に関する研究成果が国際学術論文誌Applied Soft Computingに採録決定
宮城 充宏（D3）の研究成果「Adaptive Scenario Subset Selection for Worst-Case Optimization and its Application to Well Placement Optimization 」が，国際学術論文誌Applied Soft Computingに採録決定しました．
2022/11/07: 深層生成モデルを用いた制約付きブラックボックス最適化に関する研究成果が国際学術論文誌IEEE Accessに採録決定
2022/11/07: 深層生成モデルを用いた制約付きブラックボックス最適化に関する研究成果が国際学術論文誌IEEE Accessに採録決定
阪本 直気（2021年度D修了）の研究成果「Explicitly Constrained Black-Box Optimization with Disconnected Feasible Domains Using Deep Generative Models 」が，国際学術論文誌IEEE Accessに採録決定しました．
2022/09/15: ロバスト強化学習に関する研究成果が国際会議NeurIPSに採録決定
2022/09/15: ロバスト強化学習に関する研究成果が国際会議NeurIPSに採録決定
田邊 拓実（M2）の研究成果「Max-Min Off-Policy Actor-Critic Method Focusing on Worst-Case Robustness to Model Misspecification 」が，人工知能分野トップカンファレンスであるNeurIPS（Neural Information Processing Systems）に採録決定しました．
2022/05/11: 強化学習における方策の転移に関する研究成果が国際会議IJCNNに採録決定
2022/05/11: 強化学習における方策の転移に関する研究成果が国際会議IJCNNに採録決定
佐藤 怜（2021年度M修了）の研究成果「Few-Shot Image-to-Semantics Translation for Policy Transfer in Reinforcement Learning 」が，国際会議IJCNNに採録決定しました．
2022/03/25: 学生3名が学内の賞を受賞
2022/03/25: 学生3名が学内の賞を受賞
M2の佐藤怜君が研究群長表彰，M2の森永大貴君が情報理工学位PL表彰，M1の田邊拓実君が情報理工学位PL特別表彰を受賞しました．
2022/03/23: (1+1)-ESの一次収束の解析に関する研究成果が国際学術論文誌SIAM Journal on Optimizationに採録決定
2022/03/23: (1+1)-ESの一次収束の解析に関する研究成果が国際学術論文誌SIAM Journal on Optimizationに採録決定
森永 大貴（M2）の研究成果「Global Linear Convergence of Evolution Strategies on More than Smooth Strongly Convex Functions」が，数理最適化分野トップ国際学術論文誌の一つであるSIAM Journal on Optimizationに採録決定しました．
2022/03/23: 進化計算のための制約対処法の研究成果が国際学術論文誌Evolutionary Computationに採録決定
2022/03/23: 進化計算のための制約対処法の研究成果が国際学術論文誌Evolutionary Computationに採録決定
阪本 直気（D3）の研究成果「Adaptive Ranking-based Constraint Handling for Explicitly Constrained Black-Box Optimization」が，進化計算分野トップ国際学術論文誌の一つであるEvolutionary Computationに採録決定しました．
2021/11/01: 田邊拓実（M1）が人工知能学会全国大会学生奨励賞を受賞
2021/11/01: 田邊拓実（M1）が人工知能学会全国大会学生奨励賞を受賞
田邊 拓実（M1）が人工知能学会全国大会にて発表した「Sequential Variational Autoencoderを用いたAngry Birdsのステージ生成」が，人工知能学会の全国大会学生奨励賞（JSAI Annual Conference Student Incentive Award）を受賞しました．
2021/09/25: CIDM 2021 にて招待講演
2021/09/25: CIDM 2021 にて招待講演
国際会議CIDMにて，Black-Box Min-Max Optimizationに関する招待講演を行いました．
2021/07/11: GECCO 2021 Tutorial CMA-ES and Advanced Adaptation Mechanisms
2021/07/11: GECCO 2021 Tutorial CMA-ES and Advanced Adaptation Mechanisms
進化計算研究分野のトップカンファレンスであるGECCO 2021にて，CMA-ES and Advanced Adaptation Mechanisms というタイトルでチュートリアル講演を行いました．Youtube にて公開されています．
2021/05/05: GECCO 2021 RWA Track Best Paper Nomination
2021/05/05: GECCO 2021 RWA Track Best Paper Nomination
進化計算研究分野のトップカンファレンスであるGECCO 2021にて採択となった Video Game Level Generationに関する論文が，Real World Application (RWA) Track において Best Paper Award にノミネートされました．
2021/03/26: GECCO 2021 に論文４件採択決定
2021/03/26: GECCO 2021 に論文４件採択決定
進化計算研究分野のトップカンファレンスであるGECCO 2021において，Min-Max最適化に関する論文２件，Video Game Level Generationに関する論文１件，(1+1)-ESの凸二次関数上での収束率の解析に関する論文１件の計４件が採択決定しました．
2021/03/25: 日本船舶海洋工学会賞（論文賞）を受賞
2021/03/25: 日本船舶海洋工学会賞（論文賞）を受賞
大阪大学牧先生の研究グループとの共同研究成果である論文"Application of optimal control theory based on the evolution strategy (CMA-ES) to automatic berthing"が，日本船舶海洋工学会賞（論文賞）に選出されました．
2021/03/25: B4学生2名が学内の賞を受賞
2021/03/25: B4学生2名が学内の賞を受賞
B4の江戸陽向君が筑波大学情報科学類長賞，田邊拓実君が筑波大学茗渓会賞を受賞しました．
2020/12/04: GECCO 2021 Tutorial の開催決定（期間：2021/07/10-14）
2020/12/04: GECCO 2021 Tutorial の開催決定（期間：2021/07/10-14）
進化計算研究分野のトップカンファレンスであるGECCO 2021において，最も優れたアルゴリズムの一つとされるCMA-ESに関するチュートリアル（CMA-ES and Advanced Adaptation Mechanisms）を秋本とNikolaus Hansen (Inria, France) とで共同開催します．
2020/12/02: AutoMLに関する論文２件がAAAI2021に採録決定
2020/12/02: AutoMLに関する論文２件がAAAI2021に採録決定
M1の佐藤怜君の研究成果であるNAS（ニューラルアーキテクチャサーチ）に関する論文１件と，サイバーエージェントおよび産総研との共同研究成果であるHPO（ハイパーパラメータ最適化）に関する論文１件が人工知能研究分野のトップカンファレンスであるAAAI2021に採録決定しました．
2020/09/16: 情報科学類B3向けに研究室説明会＆研究室公開を実施します．
2020/09/16: 情報科学類B3向けに研究室説明会＆研究室公開を実施します．
詳細は研究室配属希望の方へを見てください．
2020/09/07: 制約付きマルチフィデリティ最適化に関する論文をPPSN2020で発表
2020/09/07: 制約付きマルチフィデリティ最適化に関する論文をPPSN2020で発表
計算精度と計算速度の異なる複数のシミュレーターが利用可能な場合に，これらを活用することで高速に高精度な最適化を実現する方法を提案し，トポロジー最適化（もののかたちの最適化）に適用した事例を，本田技術研究所と共同で国際会議PPSN2020にて発表しました．
2020/03/31: B4学生2名が筑波大学情報学群長表彰を受賞
2020/03/31: B4学生2名が筑波大学情報学群長表彰を受賞
B4の佐藤怜君と森永大貴君が情報学群長表彰に選出されました．
2020/03/24: 深層生成モデルを活用した制約付きブラックボックス最適化に関する論文がGECCO2020に採録決定
2020/03/24: 深層生成モデルを活用した制約付きブラックボックス最適化に関する論文がGECCO2020に採録決定
非凸で不連続な実行可能領域を持つような制約付き連続最適化問題に対して，連続な空間から実行可能領域への写像を深層生成モデルにより予め学習しておくことで，あたかも制約のない最適化であるように最適化が可能になる進化計算の枠組みを提案しています．
2020/01/14: IEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Awardを受賞
2020/01/14: IEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Awardを受賞
進化計算シンポジウム2019において，信州大学所属の千松 英治君（M2）と高橋 碧樹君（M2）がIEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Award を受賞しました．
2020/01/14: JSAI2020にてAutoMLのオーガナイズドセッションを開催
2020/01/14: JSAI2020にてAutoMLのオーガナイズドセッションを開催
人工知能学会全国大会2020（JSAI2020）において，AutoML（自動機械学習）のセッションをオーガナイズしています．関連する研究成果の投稿をお待ちしています．
2019/11/14: 佐藤怜君（B4）が人工知能学会全国大会学生奨励賞を受賞
2019/11/14: 佐藤怜君（B4）が人工知能学会全国大会学生奨励賞を受賞
佐藤怜君が人工知能学会全国大会にて発表した「貢献度分配を導入した方策勾配によるNeural Architecture Searchの高速化」が，人工知能学会の全国大会学生奨励賞（JSAI Annual Conference Student Incentive Award）を受賞しました．
2019/10/01: 研究室説明会を開催（10/02および10/08，18:15-19:30，SB1001）
2019/10/01: 研究室説明会を開催（10/02および10/08，18:15-19:30，SB1001）
情報科学類３年生向けに，研究室説明会を開催します．説明会はMDLと合同で開催します．機械学習，強化学習，進化計算，セキュリティ，プライバシーやその融合分野に興味がある方は，ぜひ参加してください．なお，BBOLabの募集人数は情報科学類から２名です．
2019/08/28: (1+1)-ES（ブラックボックス連続最適化）の理論研究に関する論文がFOGA2019 Best Paper Award を受賞
2019/08/28: (1+1)-ES（ブラックボックス連続最適化）の理論研究に関する論文がFOGA2019 Best Paper Award を受賞
(1+1)-ES with success based step-size adaptation が強凸でリプシッツスムースな関数で一次収束することを，ドリフト理論を用いて世界で初めて証明した成果が，国際会議 FOGA2019 にてBest Paper Awardを受賞しました．
2019/06/28: (1+1)-ES（ブラックボックス連続最適化）の理論研究に関する論文がFOGA2019 Best Paper Award にノミネート
2019/06/28: (1+1)-ES（ブラックボックス連続最適化）の理論研究に関する論文がFOGA2019 Best Paper Award にノミネート
(1+1)-ES with success based step-size adaptation が強凸でリプシッツスムースな関数で一次収束することを，ドリフト理論を用いて世界で初めて証明した成果が，国際会議 FOGA2019 にてBest Paper Awardにノミネートされました．
2019/06/07: CMA-ES（ブラックボックス連続最適化）の制約対処法に関する論文がGECCO2019 ENUM トラックにて Best Paper Award にノミネート
2019/06/07: CMA-ES（ブラックボックス連続最適化）の制約対処法に関する論文がGECCO2019 ENUM トラックにて Best Paper Award にノミネート
CMA-ESのための新しい制約対処法を提案した国際会議論文が，GECCO2019 ENUM トラック（進化計算による連続最適化トラック）のBest Paper Awardにノミネートされました．
2019/06/07: (1+1)-ES（ブラックボックス連続最適化）の理論研究に関する論文がFOGA2019に採録決定
2019/06/07: (1+1)-ES（ブラックボックス連続最適化）の理論研究に関する論文がFOGA2019に採録決定
(1+1)-ES with success based step-size adaptation が強凸でリプシッツスムースな関数で一次収束することを，ドリフト理論を用いて世界で初めて証明しました．この成果が国際会議 FOGA2019 に採録決定しました．
2019/05/15: CMA-ES（ブラックボックス連続最適化）の高速化に関する論文（Dr. Hansen＠Inriaとの共同研究）がEvolutionary Computationに採録決定
2019/05/15: CMA-ES（ブラックボックス連続最適化）の高速化に関する論文（Dr. Hansen＠Inriaとの共同研究）がEvolutionary Computationに採録決定
フランス国立情報学自動制御研究所（Inria）のNikolaus Hansenとの共同研究テーマであるCMA-ESの高速化に関する論文が，国際学術論文誌 Evolutionary Computation (MIT Press) に採録決定しました．
2019/04/22: Neural Architecture Search（ニューラルネットワークの構造最適化）に関する論文（白川先生＠横浜国立大学らとの共同研究）がICML 2019に採録決定
2019/04/22: Neural Architecture Search（ニューラルネットワークの構造最適化）に関する論文（白川先生＠横浜国立大学らとの共同研究）がICML 2019に採録決定
横浜国立大学の白川先生らとの共同研究テーマである深層ニューラルネットワークの構造最適化に関する論文が，機械学習研究分野のトップカンファレンスであるICML 2019に採録決定しました．
2019/04/09: 船舶の自動着桟（進化計算による最適制御）に関する論文（牧先生＠大阪大学との共同研究）がJMSTに採録決定
2019/04/09: 船舶の自動着桟（進化計算による最適制御）に関する論文（牧先生＠大阪大学との共同研究）がJMSTに採録決定
大阪大学の牧先生との共同研究テーマである進化計算を用いた最適制御による船舶の自動着桟に関する論文が，Journal of Marine Science and Technologyに採録決定しました．
2019/03/26: トポロジー最適化に関する論文（藤井先生＠信州大学との共同研究）が２件採録決定
2019/03/26: トポロジー最適化に関する論文（藤井先生＠信州大学との共同研究）が２件採録決定
信州大学の藤井先生との共同研究テーマであるトポロジー最適化に関する論文が，International Journal of Heat and Mass Transfer およびOptics Lettersに採録決定しました．[藤井先生の研究業績ページ]
2019/03/26: GECCO 2019 に論文３件採録決定（期間：2019/07/13-17）
2019/03/26: GECCO 2019 に論文３件採録決定（期間：2019/07/13-17）
進化計算研究分野のトップカンファレンスであるGECCO 2019において，私達のグループから投稿した論文が３件フルペーパーとして採録決定しました．
2019/01/14: GECCO 2019 Student Workshop の開催（期間：2019/07/13-17）
2019/01/14: GECCO 2019 Student Workshop の開催（期間：2019/07/13-17）
進化計算研究分野のトップカンファレンスであるGECCO 2019において，学生のためのワークショップ Student Workshopが，秋本とChristine Zarges (Aberystwyth University, Wales, United Kingdom)の共同オーガナイズで開催されます．BBOLabの秋本がオーガナイザーを努めています．参加・投稿ください．
2019/01/14: GECCO 2019 Tutorial の開催（期間：2019/07/13-17）
2019/01/14: GECCO 2019 Tutorial の開催（期間：2019/07/13-17）
進化計算研究分野のトップカンファレンスであるGECCO 2019において，最も優れたアルゴリズムの一つとされるCMA-ESに関するチュートリアル（CMA-ES and Advanced Adaptation Mechanisms）を秋本とNikolaus Hansen (Inria, France) とで共同開催します．
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