Gaussian Process

進化計算シンポジウム2024にて発表を行います．

本研究は，学習データの存在領域境界付近での近似精度の低下がサロゲート進化計算に与える影響を分析し，その抑制方法を検討する．

ACM The Genetic and Evolutionary Computation Conference 2023（GECCO 2023，アルティスグランドホテル，リスボン，ポルトガル，7/15-19）にてポスター発表を行いました．SIGEVO Summer School (S3) にも参加しました．開催にご尽力くださった方々に感謝いたします．

GECCO 2023 にて発表を行います．

This paper utilizes the expected gradient of the Gaussian Process (GP) in a surrogate-assisted evolutionary algorithm. Specifically, our proposal iteratively runs a quasi-Newton method (L-BFGS-B) changing initial points on multiple GPs constructed to approximate the promising region of the objective function.

進化計算シンポジウム2022（北海道大学 学術交流会館，札幌，12/16-18）にて発表を行い，IEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Award とプレゼンテーション賞を同時受賞しました．また，オープンスペースディスカッションの運営にも携わりました．開催にご尽力くださった方々に感謝いたします．

適応候補のサロゲートが推薦した解が解更新に成功したかどうか基づいてサロゲートを選択する，新しい適応サロゲート進化計算を提案する．

進化計算シンポジウム2022にて発表を行います．