Radial Basis Function Network

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．

International Conference on Parallel Problem Solving from Nature（PPSN 2024，University of Applied Sciences Upper Austria，Hagenberg im Mühlkreis，オーストリア，9/14-18）にてポスター発表を行いました．すべての発表はポスター形式でした．開催にご尽力くださった方々に感謝いたします．

PPSN 2024 にて発表を行います．

This work proposes a new surrogate-assisted evolutionary algorithm that partially optimizes each objective/constraint, namely surrogate-assisted partial optimization (SAPO). Solutions with better values of objective/constraint are selected from the evaluated solutions as the parent solutions and a focused objective/constraint is independently optimized using surrogate models one by one.

進化計算シンポジウム2023（小田原お堀端コンベンションホール，小田原，12/21-23）にて発表を行いました．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．

近似関数の滑らかさに変化を与えるパラメータを変化させながら，近似精度とサロゲートの複雑性の両方を考慮したサロゲートの選択法を提案する．

進化計算シンポジウム2023にて発表を行います．

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．