Faculty Profiles - HANADA,Yoshiko

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HANADA,Yoshiko

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Faculty of Engineering Science Professor

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http://os.ee.kansai-u.ac.jp/

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Degree

博士（工学）

Research Areas

Informatics / Soft computing

Papers

Investigating Progress of Ratios of Delicious Blended Juices in Search by Interactive Evolutionary Computation

Makoto Fukumoto, Yoshiko Hanada

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems 145 ( 1 ) 115 - 121 2025.1

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Publishing type：Research paper (scientific journal) Publisher：Institute of Electrical Engineers of Japan (IEE Japan)

DOI： 10.1541/ieejeiss.145.115

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Creation of Delicious Mixed Juices for Multiple Users based on Distributed Interactive Genetic Algorithm

Makoto Fukumoto, Yoshiko Hanada

2023 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) 2023.10

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Publishing type：Research paper (international conference proceedings) Publisher：IEEE

DOI： 10.1109/smc53992.2023.10394553

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Personalized Beverage Blending System Using Interactive Genetic Algorithm and Its Search Analysis

Miko Yokoi, Yuki Fujioka, Yoshiko Hanada, Makoto Fukumoto

Computer Information Systems and Industrial Management 496 - 508 2023.9

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Publishing type：Part of collection (book) Publisher：Springer Nature Switzerland

DOI： 10.1007/978-3-031-42823-4_36

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Creation of Juices with Interactive Genetic Algorithm via Taste Communication between Users in Remote Locations

Makoto Fukumoto, Yoshiko Hanada

2023 8th International Conference on Business and Industrial Research (ICBIR) 2023.5

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Publishing type：Research paper (international conference proceedings) Publisher：IEEE

DOI： 10.1109/icbir57571.2023.10147713

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Graph optimization algorithm using symmetry and host bias for low-latency indirect network Reviewed

Masahiro Nakao, Masaki Tsukamoto, Yoshiko Hanada, Keiji Yamamoto

Parallel Computing 114 102983 - 102983 2022.12

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Publishing type：Research paper (scientific journal) Publisher：Elsevier BV

DOI： 10.1016/j.parco.2022.102983

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Graph optimization algorithm for low-latency interconnection networks Reviewed

Masahiro Nakao, Maaki Sakai, Yoshiko Hanada, Hitoshi Murai, Mitsuhisa Sato

Parallel Computing 106 102805 - 102805 2021.9

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Publishing type：Research paper (scientific journal) Publisher：Elsevier BV

DOI： 10.1016/j.parco.2021.102805

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A Proposal of Interactive Tabu Search for Creating Beverage by Blending Source Juices

Makoto Fukumoto, Gan Haoran, Yoshiko Hanada

2021 5th IEEE International Conference on Cybernetics, CYBCONF 2021 95 - 100 2021.6

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Language：English Publishing type：Research paper (international conference proceedings) Publisher：Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Obtaining media content suited to user's feelings is one of the essential targets of engineering. However, it is still difficult because feelings are different between users and are hard to be shown as a certain equation. As a method of a beverage, this study proposed Interactive Tabu Search (ITS) that blends source juices for creating new beverages suited to each user's feelings. Tabu Search is one of stochastic local searches, and its properties are a continuous neighborhood search and a tabu list prohibiting cycling. A target of optimization was the ratio of the source juices. A concrete system based on the proposed ITS was constructed with the computer, Arduino, and peristaltic pumps. A tasting experiment composed of two steps was conducted. The target was delicious blended beverage. As a result, continuous increases in the fitness values related to deliciousness were observed, and a significant increase was observed in the maximum fitness. In the progress of the ratios, both different and common trends between the subjects were observed.

DOI： 10.1109/CYBCONF51991.2021.9464140

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Self-Organized Subpopulation Based on Multiple Features in Genetic Programming on GPU Reviewed

Keiko Ono, Yoshiko Hanada

Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 25 ( 2 ) 177 - 186 2021.3

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Publishing type：Research paper (scientific journal) Publisher：Fuji Technology Press Ltd.

Genetic Programming (GP) is an Evolutionary Computation (EC) algorithm. Controlling genetic diversity in GP is a fundamental requirement to obtain various types of local minima effectively; however, this control is difficult compared to other EC algorithms because of difficulties in measuring the similarity between solutions. In general, common subtrees and the edit distance between solutions is used to evaluate the similarity between solutions. However, there are no clear guidelines regarding the best features to evaluate it. We hypothesized that the combination of multiple features helps to express the specific genetic similarity of each solution. In this study, we propose a self-organized subpopulation model based on similarity in terms of multiple features. To reconstruct subpopulations, we introduce a novel weighted network based on each normalized feature and utilize network clustering techniques. Although we can regard similarity as a correlation network between solutions, the use of multiple features incurs high computational costs, however, calculating the similarity is very suitable for parallelization on GPUs. Therefore, in the proposed method, we use CUDA to reconstruct subpopulations. Using three benchmark problems widely adopted in studies in the literature, we demonstrate that performance improvement can be achieved by reconstructing subpopulations based on a correlation network of solutions, and that the proposed method significantly outperforms typical methods.

DOI： 10.20965/jaciii.2021.p0177

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Verification of performance of multi-parental real-valued crossover in interactive genetic algorithm

Yusuke Yabuzaki, Yoshiko Hanada, Makoto Fukumoto

2020 Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21st International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS-ISIS 2020 2020.12

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Language：English Publishing type：Research paper (international conference proceedings) Publisher：Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

In interactive evolutionary computation, it is important to reduce user fatigue and to enhance the search performance in a few generations, since fatigue has an impact on users' evaluation process. These issues also have been found in in interactive genetic algorithm (IGA). In this study, we adopt multi-parental unimodal normal distribution crossover (UNDX-m) to solve these problems in IGA. UNDX-m generates many offspring with considering the distribution of selected parents. The next population can be generated by applying UNDX-m once with more than two parent solutions. Through this mechanism, the evaluation process becomes simple manner where users only select their preferable solutions. In addition, UNDX-m can generate offspring that inherit their parents' traits, which enhance the search quality. In this paper, we evaluate the effectiveness of UNDX-m through the numerical experiment, by using a color combination problem in Web design.

DOI： 10.1109/SCISISIS50064.2020.9322671

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Investigation of the efficiency of continuous evaluation‐based interactive evolutionary computation for composing melody Reviewed

Makoto Fukumoto, Yoshiko Hanada

IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering 15 ( 2 ) 235 - 241 2020.2

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Publishing type：Research paper (scientific journal) Publisher：Wiley

DOI： 10.1002/tee.23050

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Other Link： https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full-xml/10.1002/tee.23050
A New Probabilistic Tree Expression for Probabilistic Model Building Genetic Programming Reviewed

Daichi Kumoyama, Yoshiko Hanada, Keiko Ono

Computational Science/Intelligence and Applied Informatics 121 - 132 2020

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Publishing type：Part of collection (book) Publisher：Springer International Publishing

DOI： 10.1007/978-3-030-25225-0_9

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Effectiveness of Multi-step Crossover in Extrapolation Domain for Genetic Programming

Mao Kuroda, Yoshiko Hanada, Keiko Ono

Proceedings - 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2018 3654 - 3659 2019.1

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Language：English Publishing type：Research paper (international conference proceedings) Publisher：Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

In genetic programming (GP) which treats tree structured problems, inheritance and acquisition of traits in reproduction operators is one of most important issues. Two classes of search, focusing on inheritance or acquisition of traits, are called the interpolation search and the extrapolation search, respectively, by introducing a distance of solutions. Deterministic multi-step crossover fusion (dMSXF) is one of promising crossover that exploit parents' preferable trait, and it has been shown to perform very well on several tree structured problems. dMSXF is completely a interpolation-directed search, so that an exploration mechanism is required to explore traits that are not observed in parents. In several combinatorial optimization problems such as Traveling Salesman Problem, the effectiveness of incorporation of dMSMF into dMSXF has been shown, however its effectiveness has not been evaluated in tree optimization problems treated by GP. In this paper, we newly introduce deterministic multi-step mutation fusion (dMSMF), which is one of extrapolation-directed searches, to GP. Through the experiments using symbolic regression problems, we show the effectiveness of incorporation of the extrapolation-directed search to the interpolation-directed search in tree structured problems.

DOI： 10.1109/SMC.2018.00618

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Accelerating genetic programming using PyCuda

Keiko Ono, Yoshiko Hanada

GECCO 2018 Companion - Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion 57 - 58 2018.7

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Language：English Publishing type：Research paper (international conference proceedings) Publisher：Association for Computing Machinery, Inc

Nvidia's CUDA parallel computation is a good way to reduce computational cost when applying a filter expressed by an equation to an image. In fact, programs need to be compiled to build GPU kernels. Over the past decade, various implementation methods for the image filter using Genetic Programming (GP) have been developed to enhance its performance. By using GP, an appropriate image filter structure can be obtained through learning algorithms based on test data. In this case, each solution must be compiled
therefore, the required computational effort grows significantly. In this paper, we propose a PyCuda-based GP framework to reduce the computational efforts for evaluations. We verify that the proposed method can implement GPU kernels easily based on a sequential GP algorithm, thereby reducing the computational cost significantly.

DOI： 10.1145/3205651.3208760

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Enhancing Island Model Genetic Programming By Controlling Frequent Trees Reviewed

Keiko Ono, Yoshiko Hanada, Masahito Kumano, Masahiro Kimura

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research Vol. 9, No. 1, pp. 51--65 2018

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Probabilistic Model-Based Multistep Crossover Considering Dependency Between Nodes in Tree Optimization Reviewed

Kohei Matsumura, Yoshiko Hanada, Keiko Ono

Studies in Computational Intelligence book series Vol. 721, pp. 187-200 2017

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Assembling bloat control strategies in genetic programming for image noise reduction

Keiko Ono, Yoshiko Hanada

International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, ISDA 2015- 113 - 118 2015.3

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Language：English Publishing type：Research paper (international conference proceedings) Publisher：IEEE Computer Society

We address the problem of controlling bloat in genetic programming(GP) for image noise reduction. One of the most basic nonlinear filters for image noise reduction is the stack filter, and GP is suitable for estimating the min-max function used for a stack filter. However, bloat often occurs when the min-max function is estimated with GP. In order to enhance image noise reduction with GP, we extend the size-fair model GP, and propose a novel bloat control method based on tree size and frequent trees for image noise reduction, where the frequent trees are the relatively small subtrees appearing frequently among the population. By using texture images with impulse noise, we demonstrate that the size-fair model can achieve bloat control, and performance improvement can be achieved through bloat control based on tree size and frequent trees. Further, we demonstrate that the proposed method outperforms a typical image noise reduction method.

DOI： 10.1109/ISDA.2014.7066279

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Assembling Bloat Control Strategies in Genetic Programming Based on Frequent Tree Structures Reviewed

Vol. 8 No.2 pp.77--87 ( 2 ) 77 - 87 2015

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Language：Japanese

CiNii Books

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ポートフォリオのレプリケーション問題における進化計算の探索効果改善のための探索空間無制約化モデルの提案 Reviewed

柴田峻輔, 折登由希子, 山本久志, 花田良子

電気学会論文誌C 電子・情報・システム部門誌 Vol.134, No.9, pp.1384-1393 2014

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複製対象の解の特性を考慮した分布交換EDAによるロングショートポートフォリオのレプリケーション Reviewed

折登由希子, 花田良子, 柴田峻輔, 山本久志

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM） Vol. 7, No. 1, pp.1--14 2014

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A method of data embedding and extracting for information retrieval considering mobile devices

Mitsuji Muneyasu, Hiroshi Kudo, Takafumi Shono, Yoshiko Hanada

IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences E96-A ( 6 ) 1214 - 1221 2013

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Language：English Publishing type：Research paper (international conference proceedings) Publisher：Institute of Electronics, Information and Communication, Engineers, IEICE

In this paper, we propose an improved data embedding and extraction method for information retrieval considering the use of mobile devices. Although the conventional method has demonstrated good results for images captured by cellular phones, some problems remain with this method. One problem is the lack of consideration of the construction of the code grouping in the code grouping method. In this paper, a new construction method for code grouping is proposed, and it is shown that a suitable grouping of the codes can be found. Another problem is the correction method of lens distortion, which is time-consuming. Therefore, to improve the processing speed, the golden section search method is adopted to estimate the distortion coefficients. In addition, a new tuning algorithm for the gain coefficient in the embedding process is also proposed. Experimental results show an increase in the detection rate for embedding data and a reduction of the processing time. Copyright © 2013 The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers.

DOI： 10.1587/transfun.E96.A.1214

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Design of Weighted Median Filters Considering Intensity Gradient Using Genetic Algorithm Reviewed

Vol.6, No.3, pp.53--65 ( 3 ) 53 - 65 2013

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Language：Japanese

CiNii Books

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頻出木と深さの情報を用いた照明制御のための遺伝的プログラミング Reviewed

小野景子, 花田良子, 熊野雅仁, 木村昌弘

電気学会論文誌C Vol.133,No.1, pp. 2044--2052 2013

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A Multiobjective Design for Weighted Median Filters Using Genetic Algorithm Reviewed

Vol.6, No.3, pp.106--116 ( 3 ) 106 - 116 2013

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Language：Japanese

CiNii Books

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Island model genetic programming based on frequent trees Reviewed

Keiko Ono, Yoshiko Hanada, Masahito Kumano, Masahiro Kimura

Proceedings of 2013 IEEE International Congress on Evolutionary Computation (CEC 2013) 2988 - 2995 2013

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Publishing type：Research paper (scientific journal)

DOI： 10.1109/CEC.2013.6557933

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Genetic programming for lighting control using frequent trees and depth information Reviewed

Keiko Ono, Yoshiko Hanada, Masahito Kumano, Masahiro Kimura

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems 133 ( 11 ) 6 - 2052 2013

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Language：English Publishing type：Research paper (scientific journal) Publisher：Institute of Electrical Engineers of Japan

Genetic Programming (GP) is one of the widely used and practical optimization methods in the problem domain represented by a tree structure
hence, GP has been used to produce instances as a competitive method with human-produced ways, and numerous researchers have applied GP to a wide variety of fields, including electrical circuits, robotics, image filters. Namely, it is important to explore new application areas. In this paper, we define the generalized lighting control problem, and present a novel method using GP for individual lighting. Previous researches have reported that providing each worker's desired illuminance can enhance intellectual productivity and save energy consumption
however, it is difficult to determine an optimum light intensity which satisfies both different desired illuminance values and energy-saving. The proposed method automatically generates lighting control rules, and evaluates rules with observed illuminance data. According to the Building Block Hypothesis, we also propose a new subtree encapsulation method for lighting control based on frequent trees and depth information. First, by using three well-known benchmark problems, we verify that the proposed encapsulation method improves solution quality. Next, we demonstrate its effectiveness for the generalized lighting control problem. © 2013 The Institute of Electrical Engineers of Japan.

DOI： 10.1541/ieejeiss.133.2044

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Depth-dependent crossover in genetic programming with frequent trees Reviewed

Keiko Ono, Yoshiko Hanada, Katsushi Shirakawa, Masahito Kumano, Masahiro Kimura

Proceedings of 2012 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2012) 359 - 363 2012

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Publishing type：Research paper (scientific journal)

DOI： 10.1109/ICSMC.2012.6377727

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Dual Primitive Estimation of Textures Reviewed

Liang Li, Akira Asano, Chie Muraki Asano, Mitsuji Muneyasu, Yoshiko Hanada

IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES E94A ( 4 ) 1165 - 1169 2011.4

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Language：English Publishing type：Research paper (scientific journal) Publisher：IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG

A method of estimating dual primitives in a textural image is proposed. This method is based on the Primitive, Grain, and Point Configuration (PGPC) texture model, which regards a texture as an arrangement of grains derived from one or a few primitives. Appropriate primitives can be represented by morphological structuring elements estimated from a texture. Conventional primitive estimation methods estimate only one primitive from each textural image. However, they do not work well on textural images that contain more than one basic structure, since two or more types of grain cannot be generated from only one primitive. The proposed method simultaneously estimates two optimal structuring elements of a texture. The experimental results show that the proposed method provides more representative estimations than the conventional method.

DOI： 10.1587/transfun.E94.A.1165

Web of Science

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An Unsupervised Design Method of Weighted Median Filters for Texture Images Using Genetic Algorithm Reviewed

HANADA Yoshiko, MUNEYASU Mitsuji, ASANO Akira

The IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Japanese edition) A vol. J94-A, no. 1, pp. 18--29 ( 1 ) 18 - 29 2011

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Language：Japanese Publisher：The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

CiNii Books

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Unsupervised design of stack filters by tree structure optimization

Tatsuya Suzuki, Yoshiko Hanada, Mitsuji Muneyasu

ICICS 2011 - 8th International Conference on Information, Communications and Signal Processing 2011

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Language：English Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

In this paper, an unsupervised design of stack filters for recovering images from the impulse noise is proposed. Stack filters consist of logical AND/OR or integer MIN/MAX operations between the elements of the filter window, which can be expressed as tree structures. The shape of filter window and the combination of MIN and MAX operators widely affect the processing result of the filter. In this paper, a tree structuring stack filters are optimized by hill climbing method that is effective method in solving the discrete structure with a small calculation cost. An objective function that considers two evaluation values of non-corrupt pixels and corrupt pixels without using training images is adopted. To increase the possibility to discover better solution, no rules to limit design variables such as symmetric property between elements of the filter are used. Through experiments, it was shown that the proposed method can design a superior stack filter with a relatively small tree structure compared to a conventional filter. © 2011 IEEE.

DOI： 10.1109/ICICS.2011.6173529

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An Unsupervised Optimization of Structuring Elements for Noise Removal Using GA Reviewed

Hiroyuki Okuno, Yoshiko Hanada, Mitsuji Muneyasu, Akira Asano

IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES E93A ( 11 ) 2196 - 2199 2010.11

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Language：English Publishing type：Research paper (scientific journal) Publisher：IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG

In this paper we propose an unsupervised method of optimizing structuring elements (SEs) used for impulse noise reduction in texture images through the opening operation which is one of the morphological operations. In this method a genetic algorithm (GA) which can effectively search wide search spaces is applied and the size of the shape of the SE is included in the design variables. Through experiments it is shown that our new approach generally outperforms the conventional method.

DOI： 10.1587/transfun.E93.A.2196

Web of Science

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Estimation of Distribution Algorithm Incorporating Switching Reviewed

Kenji Tsuchie, Yoshiko Hanada, Seiji Miyoshi

IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS E93D ( 11 ) 3108 - 3111 2010.11

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Language：English Publishing type：Research paper (scientific journal) Publisher：IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG

We propose an estimation of distribution algorithm in corporating switching The algorithm enables switching from the standard estimation of distribution algorithm (EDA) to the genetic algorithm (GA) or vice versa on the basis of switching criteria The algorithm shows better performance than GA and EDA in deceptive problems.

DOI： 10.1587/transinf.E93.D.3108

Web of Science

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Effectiveness of Genetic Multistep Search in Unsupervised Design of Morphological Filters for Noise Removal Reviewed

Hanada Yoshiko, Muneyasu Mitsuji, Asano Akira

IPSJ Online Transactions vol. 3, no.3, pp.154--165 194 - 205 2010

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Language：English Publisher：Information Processing Society of Japan

In this paper, the effectiveness of deterministic Multi-step Crossover Fusion (dMSXF) and deterministic Multi-step Mutation Fusion (dMSMF), which are types of genetic multistep searches based on a neighborhood search mechanism, in solving an unsupervised design problem of suitable structuring elements (SEs) of a morphological filter is shown. In our previous work, it was shown that dMSXF and dMSMF are very effective for solving combinatorial optimization problems, particularly on problems for which the landscape is an AR(1) landscape observed in the NK model. In addition, their effectiveness for reproduction mechanisms to obtain the offspring was shown to be retained with increasing level of epistasis. In this paper, we show that a characteristic of the AR(1) landscape is observed in an objective function for the unsupervised design of SEs, and superior search performances of both dMSXF and dMSMF for conventional crossover are shown. The processing results of the obtained SEs are also compared with those of conventional filters used for impulse noise removal.

DOI： 10.2197/ipsjtrans.3.194

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最大・最小値の近似に基づくモルフォロジフィルタの設計法 Reviewed

西野洋一, 中静真, 花田良子, 棟安実治, 飯國洋二

電子情報通信学会論文誌A vol. J93-A, no. 9, pp. 594--604 2010

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Analysis of the Performance of Genetic Multi-Step Search in Interpolation and Extrapolation Domain Reviewed

Hanada Yoshiko, Hiroyasu Tomoyuki, Muneyasu Mitsuji

Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence Vol.24, No.1, pp.136-146 ( 1 ) 136 - 146 2009

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Language：Japanese Publisher：The Japanese Society for Artificial Intelligence

In combinatorial problems Genetic Algorithms (GAs) actualize effectual searches using genetic operators for inheritance and acquisition of characteristics. These two classes of search, focusing on inheritance or acquisition, are called, respectively, the <I>interpolation search</I> and the <I>extrapolation search</I> by introducing a distance measure. dMSXF and dMSMF is a promising interpolation/extrapolation-directed method based on neighborhood search. The previous experiments qualitatively demonstrated the effectiveness of dMSXF+dMSMF, under using sophisticated neighborhood structures and distance metrics that adequately perceive the characteristics of each problem. In this paper, we analyse overall local search performance and behavior of dMSXF and dMSMF with NK model which explains various intrinsic structures observed in combinatorial problems. In addition, parameter presumption of dMSXF and dMSMF are discussed focusing on the correlation length which is one of indicators for the epistasis intensity.

DOI： 10.1527/tjsai.24.136

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多資源計算環境下での遺伝的アルゴリズムのためのローカルサーチメカニズムを有するデータベースの改良 Reviewed

花田良子, 廣安知之, 三木光範

情報処理学会論文誌「数理モデル化と応用」 Vol. 48,No. SIG 2 (TOM16),pp.28--39 2007

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遺伝的アルゴリズムによるネットワーク特性量に着目したネットワーク設計法 Reviewed

花田良子, 佐藤史隆, 廣安知之, 三木光範, 鈴木泰博

日本ソフトウェア科学会「コンピュータソフトウェア」 Vol. 24,No. 1,pp. 91--100 2007

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Genetic Multi-Step Search in Interpolation and Extrapolation Domain

Yoshiko Hanada, Tomoyuki Hiroyasu, Miki Mitsunori

GECCO 2007: GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE, VOL 1 AND 2 Vol. 2 1242 - 1249 2007

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Language：English Publishing type：Research paper (international conference proceedings) Publisher：ASSOC COMPUTING MACHINERY

The deterministic Multi-step Crossover Fusion (dMSXF) is art improved crossover method of MSXF which is a promising method of JSP, and it shows high availability in TSP. Both of these crossover methods introduce a neighborhood structure and distance in each permutation problem and perform multi-step searches in the interpolation domain focusing on inheritance of parents' characteristic. They cannot work effectively when parents stand close each other since they search in interpolation domain. Therefore in the case of the MSXF, the Multi-step Mutation Fusion (MSMF), which is the multi-step search in the extrapolation domain, is combined as the supplementary search to improve its search performance. On the other hand, the search mechanism for acquisition of characteristics, such as MSMF, is not applied to dMSXF. In this paper, we introduce a deterministic MSMF (dMSMF) mechanism as complementary multi-step extrapolation search. We apply dMSXF+dMSMF to TSP and JSP, which have structural difference between their landscapes. Through the experiments it was shown that the deterministic multi-step search in interpolation/extrapolation domain performed effectively in combinatorial problems.

DOI： 10.1145/1276958.1277197

Web of Science

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組合せ最適化問題における内挿/外挿的な領域への遺伝的多段階探索の有効性 Reviewed

花田良子, 廣安知之, 三木光範

情報処理学会論文誌 Vol. 47,No. 10,pp. 2897--2908 2006

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多資源計算環境下での遺伝的アルゴリズムのためのローカルサーチメカニズムを有するデータベースの提案 Reviewed

花田良子, 廣安知之, 三木光範

情報処理学会論文誌「数理モデル化と応用」 Vol. 47,No. SIG 1,pp.19--28 2006

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Distributed Genetic Algorithm with Centralized Multiple Crossovers Applied to Traveling Salesman Problems Reviewed

MIKI Mitsunori, HIROYASU Tomoyuki, HANADA Yoshiko, MIZUTA Takanori

Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers Vol. 16,No. 12,pp.607--615 ( 12 ) 607 - 615 2003

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Language：Japanese Publisher：THE INSTITUTE OF SYSTEMS, CONTROL AND INFORMATION ENGINEERS (ISCIE)

This paper proposes a new method of genetic algorithms (GAs) for discrete optimization problems. For continuous optimization problems, it has been reported that distributed genetic algorithms (DGAs) show the higher performance than conventional GAs. However, for discrete optimization problems, the performance of DGAs has not been clear so far. In this paper, we propose a new approach in DGAs to discrete optimization problems. The proposed method is based on the multiple crossovers applied to the population consists of offsprings from elite individuals in distributed subpopulations (Centralized Multiple Crossover : CMX). We examine the performence of a conventional GA, DGA and proposed method for a typical discrete optimization problem, the Traveling Salesman Problem (TSP). The experiments showed that the proposed method provides better performance than the conventional DGA.

DOI： 10.5687/iscie.16.607

CiNii Books

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Other Link： https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00384761757?from=CiNii

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MISC

Application of Genetic Multi-Step Search to Unsupervised Design of Morphological Filters for Noise Removal

Y. Hanada, H. Okuno, M. Muneyasu, A. Asano

Proc. 2009 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS2009) in press 2009

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DOI： 10.1109/ISPACS.2009.5383775

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An Improvement of Unsupervised Design Method for Weighted Median Filters Using GA

Y. Hanada, M. Muneyasu, A. Asano

Proc. 2009 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS2009) in press 2009

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DOI： 10.1109/ISPACS.2009.5383865

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Automatic Generation of Production Scheduling by Genetic Algorithm

Yoshiko HANADA, Tomoyuki HIROYASU, Mitsunori MIKI

同志社大学同志社大学理工学研究報告 48 ( 4 ) 21 - 28 2008.1

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Language：Japanese Publisher：Doshisha University

In many manufacturing companies, the need of an efficient inventory has become important. Our research is done in collaboration with an actual manufacturing company to improve the strategy for controlling inventory of the company. We focus on the production schedule used in the actual manufacturing company since it controls the inventory. The production schedule is formulated as an optimization problem. Based on the formulation, Genetic Algorithm (GA) is applied to generate a production schedule which satisfies an efficient inventory. The production schedules derived by GA are compared with the production schedules described by an expert. The effectiveness of GA is shown in the results and the discussions.

DOI： 10.14988/pa.2017.0000011309

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Other Link： https://doors.doshisha.ac.jp/duar/repository/ir/13750/?lang=0

Presentations

A Proposal of Interactive Tabu Search for Creating Beverage by Blending Source Juices.

Makoto Fukumoto, Gan Haoran, Yoshiko Hanada

5th IEEE International Conference on Cybernetics(CYBCONF) 2021 IEEE

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Event date： 2021

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Other Link： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cybconf/cybconf2021.html#FukumotoHH21
Interactive Evolutionary Computation for Creation of Blended Juices Preferred by Multiple Users

2020.3

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Event date： 2020.3

Language：Japanese

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Verification of performance of Multi-Parental Real-Valued Crossover in Interactive Genetic Algorithm.

Yusuke Yabuzaki, Yoshiko Hanada, Makoto Fukumoto

Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21st International Symposium on Advanced Intelligent Systems(SCIS/ISIS) 2020 IEEE

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Event date： 2020

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Other Link： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/scisisis/scisisis2020.html#YabuzakiHF20
3D surface registration using estimated local shape variation

Keiko Ono, Ryuji Ono, Yoshiko Hanada

1st Annual IEEE Conference on Control Technology and Applications, CCTA 2017 2017.10 Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

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Event date： 2017.10

Language：English

We address the problem of 3D image registration without pre-registration based on features extracted from point clouds. 3D image registration is currently receiving a great deal of attention as we can get 3D image data easier than before for developing a portable depth camera such as Kinect and Xtion. The Iterative Closest Point (ICP) algorithm is often used to register between current and next frames or meshes during capturing by using a depth camera, and is utilized into a lot of 3D processing softwares as the state-of-art method. However, the ICP algorithm needs pre-registration by hand to register images when there are distance and differences in image size between target images. It is known that, in this case, there are multiple local minima in the design space of this problem, and it is difficult to estimate each appropriate position. When scanned multivew images are available and they are roughly the same size, a multiview matching technique can be adopted and estimate an approximate rigid transformation without pre-registration. However, multiview images are not always available. We in this paper propose a method to register 3D images automatically without multiview images, which estimates correspondence points based on local gradient information within neighborhood. For two different 3D images, we demonstrate that the proposed approach does not converge to local minima and shows good performance in terms of 3D image registration.

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A Study on Neighborhood and Temperature in Multi-step Crossover Fusion for Tree Structure

Yoshiko Hanada, Koutaro Minami, Keiko Ono, Yukiko Orito, Noriaki Muranaka

PROCEEDINGS OF THE 18TH ASIA PACIFIC SYMPOSIUM ON INTELLIGENT AND EVOLUTIONARY SYSTEMS, VOL 2 2015 SPRINGER INT PUBLISHING AG

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Event date： 2015

Language：English

Multi-step crossover fusion (MSXF) is one of promising crossover methods for solving combinatorial optimization problems. MSXF performs multi-step local search from a parent in the direction approaching the other parent. In the transaction process of the local search, a neighborhood solution is stochastically accepted as the next solution, according to Metropolis criterion. To improve the search performance of MSXF, a sophisticated neighborhood structure and an appropriate scheduling of temperature parameter are required. In our previous work, we proposed an improved neighborhood generation method that promotes the recombination of parents' preferable characteristics for tree structures. In this paper, we validate the efficacy of the proposed method and evaluate the temperature scheduling in several symbolic regression problem instances.

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Island model genetic programming based on frequent trees

Keiko Ono, Yoshiko Hanada, Masahito Kumano, Masahiro Kimura

Proceedings of 2013 IEEE International Congress on Evolutionary Computation (CEC 2013) 2013

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Event date： 2013

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Effectiveness of Genetic Multistep Searches in Interpolation and Extrapolation Domains on Multiobjective Optimization

Yoshiko Hanada, Takumi Tani, Cuimin Li, Mitsuji Muneyasu

2011 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS (SMC) 2011 IEEE

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Event date： 2011

Language：English

In the design of reproduction operators of genetic algorithm (GA), it is important to consider the inheritance and acquisition of characteristics especially in solving combinatorial problems. Genetic multistep search, deterministic Multi-step Crossover Fusion (dMSXF) and deterministic Multi-step Mutation Fusion (dMSMF) are effective crossover methods in single-objective combinatorial problems; the former exploits parents' characteristics and the latter explores outside the distribution of the population. In this paper, we extend these crossovers for multiobjective optimization problems. A selection strategy focusing on a dominance relation of solution sets for dMSXF and dMSMF is introduced to obtain non-dominated solutions that well approximates the Pareto front. We show the effectiveness of dMSXF and dMSMF in multiobjective NK models and examine their performance against increase in landscape complexity by tuning epistasis intensity.

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劣化画像のみを用いた荷重メジアンフィルタのGAによる設計手法の拡張(信号処理,知的マルチメディアシステム,一般)

花田良子, 棟安実治, 浅野晃

電子情報通信学会技術研究報告. SIS, スマートインフォメディアシステム 2009.9 社団法人電子情報通信学会

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Event date： 2009.9

荷重メジアンフィルタにおいて,画像に対して適切な荷重および窓形状を推定することは重要な問題である.本研究ではこれらの設計を最適化問題として定式化し,劣化画像から直接,最適な窓形状と荷重を推定する手法を提案している.前回の報告では,最適化手法に遺伝的アルゴリズム(GA)を採用し,正のインパルス性雑音が重畳した画像を対象として最適な窓形状・荷重を推定した.本研究では,目的関数およびGAを改良し,対象画像を正負のインパルス性雑音が重畳した画像に拡張する.ここでは処理対象画像としてテクスチャ画像を用い,数値実験を通して従来のインパルス性雑音の除去フィルタと比較して,雑音除去性能と原信号保存性に優れたフィルタ設計が可能であることを示す.

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劣化画像のみを用いた雑音除去のためのGAによる最適構造要素の推定法の検討(画像(II),ソフトコンピューティング,ソフトコンピューティング及び一般)

奥野裕之, 花田良子, 棟安実治, 浅野晃

電子情報通信学会技術研究報告. SIS, スマートインフォメディアシステム 2009.2 社団法人電子情報通信学会

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Event date： 2009.2

テクスチャ画像のインパルス性雑音に対しモルフォロジー演算の一つであるopeningによって雑音除去を行う際,最適な構造要素を用いてopeningする必要がある.本研究では劣化画像のみを用いた最適構造要素の推定法として遺伝的アルゴリズム(GA)を用いた手法を提案している.前回の報告では,限られた雑音の付加率のもと,従来手法のシミュレーテッドアニーリング(SA)と比較し,その有用性を示した.ここでは雑音の割合に対する本手法の推定精度について検証する.

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歯科パノラマX線写真における石灰化部位の検出法(生体,ソフトコンピューティング及び一般)

新庄勝之, 棟安実治, 花田良子, 浅野晃, 田口明

電子情報通信学会技術研究報告. SIS, スマートインフォメディアシステム 2009.2 社団法人電子情報通信学会

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Event date： 2009.2

本稿では,歯科パノラマX線写真に写る頸動脈石灰化領域を自動抽出する手法について提案する.頸動脈上の石灰化の有無は,動脈硬化の危険性を表す指標として注目されている.歯科パノラマX線写真はコントラストが悪く,通常のエッジ抽出法では強い輝度を持つ骨の領域上に多くのエッジが抽出されてしまう.石灰化部位の輝度値が骨と類似しているという問題もある.今までいくつかの石灰化部位を抽出する手法が提案されている.しかし従来法はあらかじめ検索領域を指定しなくてはならず,画像全体から石灰化部位を抽出することは困難であった.そこで,顎骨と脊椎の領域の推定を行い除去することで,石灰化部位が存在する領域を限定し,その領域に領域指定型の従来法を一定間隔で適用することにより,画像全体から石灰化部位の抽出を行う.実際の歯科パノラマX線写真に適用した結果,良好な抽出結果が得られた.

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An Unsupervised Design Method for Weighted Median filters using Genetic Algorithm

Y. Hanada, M. Muneyasu, A. Asano

Proc. 2009 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia (SISA2009) 2009

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Event date： 2009

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遺伝的アルゴリズム

花田良子

関西大学理工学会理工学と技術 2009

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Event date： 2009

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GAによる雑音除去のための劣化画像のみを用いた最適構造要素の推定(モルフォロジーセッション,システムオンシリコン,RFID技術及び一般)

奥野裕之, 花田良子, 棟安実治, 浅野晃

電子情報通信学会技術研究報告. SIS, スマートインフォメディアシステム 2008.11 社団法人電子情報通信学会

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Event date： 2008.11

モルフォロジ演算の一つであるopeningを用いてテクスチャ画像のインパルス性雑音除去を行う際,最適な多値構造要素を推定する必要がある.これまでに,劣化画像のみを用いた最適構造要素の推定法が提案され,その最適化手法にシミュレーテッドアニーリング(SA)が採用されている.従来手法のSAにおいては,形状のサイズを固定した近傍を用い,探索の進行とともに徐々にサイズを減少させていくことで構造を推定しているため,探索空間が限られる問題があった.本研究では,広大な解空間においても大域的な探索が可能な遺伝的アルゴリズム(GA)を採用し,構造要素のサイズも設計変数として最適な構造要素を推定する.数値例からGAが従来手法と比較してより良好な結果が得られることを示す.

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劣化画像のみを用いた荷重メジアンフィルタの遺伝的アルゴリズムによる設計(音響信号処理/一般)

花田良子, 鈴木治雄, 棟安実治, 浅野晃

電子情報通信学会技術研究報告. EA, 応用音響 2008.5 社団法人電子情報通信学会

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Event date： 2008.5

荷重メジアンフィルタの設計に対して,インパルス製雑音検出のための統計量を利用することで,劣化画像から直接,最適な窓形状と荷重を推定する手法が提案されている.この手法では,テクスチャ画像を対象とし,最適化法としてシミュレーテッドアニーリングを用いることで,学習量画像を用いた場合とほぼ同等の結果を得ている.本稿では,劣化画像のみを用いた荷重メジアンフィルタ設計に関する一改良法について提案する.提案法では,従来法をベースとして,最適化法に遺伝的アルゴリズムを適用し,さらにインパルス製雑音検出の統計量ROADを改良したROLDを評価関数として採用している.これにより最適解の探索を効率化でき,よりよい解を得ることができる.数値例から,従来手法と比較して,より良好な結果を得られることが示される.

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Automatic Generation of Production Scheduling by Genetic Algorithm

Yoshiko HANADA, Tomoyuki HIROYASU, Mitsunori MIKI

同志社大学同志社大学理工学研究報告 2008.1

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Event date： 2008.1

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学習用画像を用いないGA による荷重メジアンフィルタの一設計法

棟安実治, 鈴木治雄, 花田良子, 浅野晃

第18 回インテリジェント・システム・シンポジウム (FAN2008)講演論文集 2008

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Event date： 2008

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Mega process genetic algorithm using grid MP

Y Hanada, T Hiroyasu, M Miki, Y Okamoto

GRID COMPUTING IN LIFE SCIENCE 2005 SPRINGER-VERLAG BERLIN

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Event date： 2005

Language：English

In this study, a new Genetic Algorithm (CA) using the Tabu. Local Search mechanism is proposed. The CA described in this paper is considered a Mega Process CA, which has an effective mechanism to use massive processors, i.e., Mega Processors, in large-scale computing systems. Our proposed method has a GA-specific database that possesses information of searched space and performs a local search for the space that is not searched. Such mechanisms enable us to comprehend the quantitative rate of a searched region during the search. Using this information, the searched space can be expanded linearly as the number of computing resources increases and the exhaustive search is guaranteed under infinite computations. The proposed CA was applied to numerical test functions and the energy minimization problems of protein tertiary structures. The latter problem was performed under a heterogeneous distributed computing environment, which was built up with Grid MP produced by United Devices Inc.

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Multi-objective optimization of diesel engine emissions and fuel economy using SPEA2+

Tomoyuki Hiroyasu, Mitsunori Miki, Seiichi Nakayama, Yoshiko Hanada

GECCO 2005: Genetic and Evolutionary Computation Conference, Vols 1 and 2 2005 ASSOC COMPUTING MACHINERY

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Event date： 2005

Language：English

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Construction of Complex Networks Using Mega Process GA and Grid MP

Yoshiko HANADA, Tomoyuki HIROYASU, Mitsunori MIKI

2nd International Workshop on Life Science Grid (LSGRID2005) 2005

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Event date： 2005

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Genetic Algorithm with Elite Archive Mechanism

HANADA Yoshiko, HIROYASU Tomoyuki, MIKI Mitsunori

The Computational Mechanics Conference 2003.11 The Japan Society of Mechanical Engineers

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Event date： 2003.11

Language：Japanese

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Application of a Distributed Genetic Algorithm to Job-shop Scheduling Problems

Miki Mitsunori, Hiroyasu Tomoyuki, Hanada Yoshiko

The science and engineering review of Doshisha University 2003.7 Doshisha University

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Event date： 2003.7

Language：Japanese

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Edge Assembly Crossover using Multiple Parents for Traveling Salesman Problem

Maaki Sakai, Yoshiko Hanada, Yukiko Orito

Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems in conjunction with Intelligent Systems Workshop 2018 2018.12

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複数の親を用いた枝組み立て交叉の提案

酒井真章, 花田良子, 折登由希子

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会 2018 2018.11

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GPにおける外挿探索交叉の提案

黒田真央,花田良子,小野景子

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会 2018 2018.11

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進化計算による探索のための変数削減モデルによる探索空間の無制約化

折登由希子, 花田良子

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会 2018 2018.11

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Effectiveness of Multi-Step Crossover in Extrapolation Domain for Genetic Programming

Mao Kuroda, Yoshiko Hanada, Keiko Ono

Proc. of 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) 2018.10

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Equality Constraint-handling Technique with Variables Grouping in EA for Large Scale Global Optimization

Yukiko Orito, Yoshiko Hanada

Proc. of 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) 2018.10

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進化計算による探索のための1変数削減モデルによる探索空間の無制約化

折登由希子, 花田良子

第28回インテリジェント・システム・シンポジウム予稿集 (FAN) 2018.9

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A Numerical Analysis on Optimal Tax Policy in a rent-seeking Economy

Junko Doi, Yoshimasa Aoki, Yoshiko Hanada

74th Annual Congress of the International Institute of Public Finance 2018.8

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進化計算の適用分野拡大へ向けて

折登由希子, 花田良子

電気学会システム研究会予稿集 (IEEJ SYS), ST-18-019～028 2018.6

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三角関数を利用した分割法による等式制約付き探索空間の無制約化

折登由希子, 花田良子

第14回進化計算学会研究会予稿集 (JPNSEC) 2018.3

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回帰における変数選択のための非凸最適化とその解法

花田良子, 竹中要一, 仲川勇二, Chanaka Edirisinghe

日本オペレーションズ・リサーチ学会 2018年春季研究発表会 2018.3

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Complete Efficient Frontier of Multi-objective Multi-constrained Separable Nonlinear Optimization Problems

Yoshiko Hanada, Yuji Nakagawa, Chanaka Edirisinghe

2017 INFORMS Annual Meeting 2017.11

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Search Space Reduction Approach in Evolutionary Algorithms: The Case of High-dimensional Portfolio Replication Problem

Yukiko Orito, Yoshiko Hanada

Proc. 2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) 2017.10

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Effectiveness of Iterative Asset Selection Based on Bordered Hessian for Portfolio Optimization Problems

Yoshiko Hanada, Yukiko Orito, Yuji Nakagawa

Proc. 2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) 2017.10

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多目的最適化問題のパレートフロンティア探索法と金融工学等への応用

花田良子, 仲川勇二

第13回 (国際数理科学協会「確率モデルと最適化」分科会研究会 2017.8

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3D Surface Registration using Estimated Local Shape Variation

Keiko Ono, Ryuji Ono, Yoshiko Hanada

Proc. the 2017 IEEE Conference on Control Technology and Applications 2017.8

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高次元最適化問題における進化計算の探索空間削減効果の検証: 資産配分問題の場合

折登由希子, 花田良子

電気学会システム研究会予稿集 (IEEJ SYS), ST-17-001～002・004～012 2017.6

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Probabilistic Model-Based Multistep Crossover Considering Dependency between Nodes in Tree Optimization

Kohei Matsumura, Yoshiko Hanada, Keiko Ono

18th IEEE/ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing (SNPD) 2017.6

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遺伝的プログラミングにおける確率モデルに基づく初期解生成の提案

雲山大地, 松村康平, 花田良子, 小野景子

SCI'17 第61回システム制御情報学会研究発表講演会 2017.5

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親子の依存を考慮した確率モデルが多段階探索交叉の近傍生成に与える効果

松村康平, 花田良子, 小野景子

研究報告数理モデル化と問題解決 (MPS)，2017-MPS-112 2017.2

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解の特徴量に基づく分散遺伝的プログラミング

小野景子, 花田良子

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会 2016 2016.12

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長期データの観察に基づく継続評価IECに関する考察

福本誠, 花田良子

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会 2016 2016.12

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進化計算の探索空間における多段階次元削減の有効性の検証: ポートフォリオ複製問題の場合

折登由希子, 花田良子

電気学会システム産業計測制御合同研究会予稿集 (IEEJ SYS), ST-16-032～041, IIC-16-013～022 2016.12

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A Proposal for Continuous Evaluation-based Interactive Evolutionary Computation

Makoto Fukumoto, Yoshiko Hanada

Proc. the 48th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications 2016.11

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サイン音生成を通じた継続評価IECの有効性の調査

福本誠, 花田良子

第26回インテリジェント・システムシンポジウム (FAN2016) 2016.10

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木構造最適化におけるノードの依存関係を考慮した近傍探索に基づく多段階探索交叉

松村康平, 花田良子, 小野景子

第26回インテリジェント・システムシンポジウム (FAN2016) 2016.10

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Dimension Reduction EA for Portfolio Replication Problem: Search Space Change by Fixing Important Variables

Yukiko Orito, Yoshiko Hanada

Proc. the 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems 2016.8

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Probabilistic Model-Based Multistep Crossover for Genetic Programming

Kohei Matsumura, Yoshiko Hanada, Keiko Ono

Proc. the 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems 2016.8

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Distributed Light Brightness Control based on cuSASGP

Keiko Ono, Yoshiko Hanada

Proc. the IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2016) 2016.7

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木構造最適化のための多段階探索交叉における確率モデルに基づく近傍生成法の提案

松村康平, 花田良子, 小野景子, 村中徳明

研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）,2016-MPS-107(13) 2016.3

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頻出部分木を用いる物体検出法における部分木保存率の影響分析

近藤魁, 花田良子, 小野景子

進化計算学会第10回研究会 2016.1

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ポートフォリオ最適化問題のための進化計算の効果的な初期集団: 縁付きヘッセ行列による多段回選択アセットの検証

古謝望, 花田良子, 折登由希子, 村中徳明

電気学会システム産業計測制御合同研究会予稿集 (IEEJ SYS), ST-15-033～034・036～039, IIC-15-019～020・022～025 2015.12

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ポートフォリオ最適化問題のための進化計算の効果的な初期集団: 縁付きヘッセ行列による多段回アセット選択の有効性

古謝望, 花田良子, 折登由希子, 村中徳明

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会 2015 2015.11

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GPにおける頻出構造に着目した複合的ブロート抑制戦略

小野景子, 花田良子

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会 2015 2015.11

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木構造最適化のための多段階探索交叉における確率モデルに基づく近傍生成法の有効性

松村康平, 花田良子, 小野景子, 村中徳明

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会 2015 2015.11

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Equality Constraint-handling Technique with Various Mapping Points: The Case of Portfolio Replication Problem

Yukiko Orito, Yoshiko Hanada

Proc. the 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2015.5

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A CUDA-based Self-adaptive Subpopulation Model in Genetic Programming: cuSASGP

Keiko Ono, Yoshiko Hanada

Proc. the 2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2015.5

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ポテンシャルモデルに基づく大学講義棟内における学生の移動シミュレーション

松﨑頼人, 前田健司, 花田良子, 村中徳明

情報処理学会数理モデル化と問題解決（MPS）研究報告 2015.3

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GPにおける初期の木のサイズが多段階探索交叉の解探索性能に与える影響

松村康平, 花田良子, 小野景子, 村中徳明

情報処理学会数理モデル化と問題解決（MPS）研究報告 2015.3

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Unsupervised Multiobjective Design for Weighted Median Filters Using Genetic Algorithm

Yoshiko Hanada, Yukiko Orito

Proc. 2014 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) 2014.12

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講義間の休憩時間における学生移動のシミュレーション－関西大学講義棟における混雑具合の検証－

松﨑頼人, 花田良子, 村中徳明

計測自動制御学会システム・情報部門第6回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会 2014.12

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三角関数を用いた等式制約付き探索空間の無制約化

柴田峻輔, 折登由希子, 花田良子, 山本久志

進化計算学会進化計算シンポジウム2014予稿集 (JPNSEC) 2014.12

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A Crowd Simulation for the Flow of Students in School Building of Kansai University

Raito Matsuzaki, Yoshiko Hanada, Noriaki Muranaka

Proc. Joint 7th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 15th International Symposium on Advanced Intelligent Systems 2014.12

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Assembling Bloat Control Strategies in Genetic Programming for Image Noise Reduction

Keiko Ono, Yoshiko Hanada

Proc. the 14th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA) 2014.11

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A Study on Neighborhood and Temperature in Multi-step Crossover Fusion for Tree Structure

Yoshiko Hanada, Kotaro Minami, Keiko Ono, Yukiko Orito, Noriaki Muranaka

Proc. the 18th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES), Proceedings in Adaptation Learning and Optimization 2014.11

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A New Equality Constraint-handling Technique: Unconstrained Search Space Proposal for Equality Constrained Optimization Problem

Yukiko Orito, Yoshiko Hanada, Shunsuke Shibata, Hisashi Yamamoto

Proc. the 18th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES), Proceedings in Adaptation Learning and Optimization 2014.11

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木構造で表現されたスタックフィルタ設計における多段階探索交叉の有効性の検証

花田良子, 小野景子

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2014 2014.11

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等式制約付き最適化問題を無制約化した探索空間の提案と進化計算の探索性能の検証：ポートフォリオ複製問題を例として

折登由希子, 柴田峻輔, 山本久志, 花田良子

平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会予稿集 (IEEJ) 2014.9

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GPにおける頻出構造に着目した複合的ブロート抑制戦略

小野景子, 花田良子

情報処理学会数理モデル化と問題解決（MPS）研究報告 2014.9

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組合せ最適化問題における遺伝的アルゴリズムの最新技術～巡回セールスマン問題やスケジューリング問題，画像処理技術への応用を例として

花田良子

日本経営工学会中国四国支部第3回講演会 2014.3

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NIRSを用いた自動車運転時における疲労の定量的評価

嵯峨直樹, 村中徳明, 花田良子

信学技報，マルチメディア・仮想環境基礎研究会 2014.1

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遺伝的プログラミングにおける多段階探索交叉の性能評価

花田良子, 小野景子, 折登由希子

進化計算学会進化計算シンポジウム2013予稿集 (JPNSEC) 2013.12

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大学内講義棟における学生の教室間移動の混雑シミュレーション

井原大地, 松崎頼人, 花田良子, 村中徳明

情報処理学会第96回数理モデル化と問題解決研究発表会研究報告 (MPS) 2013.12

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ポートフォリオのレプリケーション問題における進化計算の探索効果改善のための探索空間無制約化モデルの提案

柴田峻輔, 折登由希子, 山本久志, 花田良子

情報処理学会第96回数理モデル化と問題解決研究発表会研究報告 (MPS) 2013.12

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A New Population Initialization Approach Based on Bordered Hessian for Portfolio Optimization Problems

Yukiko Orito, Yoshiko Hanada, Shunsuke Shibata, Hisashi Yamamoto

Proceedings of 2013 IEEE International Conference on Systems, Man 2013.10

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EDA with Switching Distributions for Long-Short Portfolio Replication Problems

Shunsuke Shibata, Yukiko Orito, Yoshiko Hanada, Hisashi Yamamoto

Proceedings of 2013 IEEE International Conference on Systems, Man 2013.10

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リターン系列の内挿を利用したEDAによるポートフォリオのレプリケーション

折登由希子, 花田良子, 山本久志

平成25年電気学会電子・情報・システム部門大会予稿集 (IEEJ) 2013.9

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分布交換EDAによる複製ロングショートポートフォリオの将来期間のパフォーマンス評価

折登由希子, 花田良子, 柴田峻輔, 山本久志

第23回インテリジェント・システム・シンポジウム予稿集 (FAN) 2013.9

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遺伝的プログラミングにおける演算順序を考慮した多段階探索交叉の有効性の検討

花田良子, 小野景子, 折登由希子

計測自動制御学会第3回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会予稿集 (SICE CI) 2013.8

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Island Model Genetic Programming Based on Frequent Trees

Keiko Ono, Yoshiko Hanada, Masahito Kumano, Masahiro Kimura

Proc. 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation 2013.6

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遺伝的プログラミングにおける遺伝的局所探索法の近傍と温度パラメータの検証

花田良子, 細川長洋, 小野景子, 折登由希子

第57回システム制御情報学会研究発表講演会予稿集 2013.5

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GA初期集団の構造特性の違いがポートフォリオの最適化に与える影響

折登由希子, 花田良子

第57回システム制御情報学会研究発表講演会予稿集 2013.5

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自己相関関数のNKモデルへの当てはめによる最適化の難しさの定量化

折登由希子, 花田良子

平成25年度日本経営工学会春季大会予稿集 2013.5

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半構造データを用いた頻出木交叉

小野景子, 花田良子, 熊野雅仁, 木村昌弘

第57回システム制御情報学会研究発表講演会予稿集 2013.5

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複製対象の解の特性を考慮したEDAによるロングショートポートフォリオのレプリケーション

折登由希子, 花田良子, 柴田峻輔, 山本久志

情報処理学会研究報告 2013.2

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劣化画像のみを用いた荷重メジアンフィルタの多目的遺伝的アルゴリズムによる設計

鍋谷洋介, 花田良子, 折登由希子, 棟安実治

情報処理学会研究報告 2013.2

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遺伝的アルゴリズムによる輝度勾配情報を考慮した荷重メジアンフィルタの設計

鈴木達也, 花田良子, 棟安実治

情報処理学会研究報告 2013.2

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多目的最適化における内挿／外挿的な領域での遺伝的多段階探索交叉の有効性の検証

谷拓夢, 花田良子, 棟安実治

進化計算シンポジウム2012予稿集 2012.12

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多目的遺伝的アルゴリズムによる劣化画像のみを用いた荷重メジアンフィルタの設計

鍋谷洋介, 花田良子, 棟安実治

平成24年電気関係学会関西連合大会 2012.12

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深さおよび頻出部分木を用いた交叉法の性能検証

白川勝司, 小野景子, 花田良子, 熊野雅仁, 木村昌弘

平成24年電気関係学会関西連合大会 2012.12

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遺伝的プログラミングにおける遺伝的局所探索法の有効性の検証

細川長洋, 花田良子, 小野景子, 棟安実治

進化計算シンポジウム2012予稿集 2012.12

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An Extension of Unsupervised Design Method for Weighted Median Filters Using GA

Yoshiko Hanada, Mitsuji Muneyasu, Akira Asano

Proc. 2012 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics 2012.10

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Venue：Seoul, Korea

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Depth-dependent crossover in genetic programming with frequent trees

Keiko Ono, Yoshiko Hanada, Katsushi Shirakawa, Masahito Kumano,, Masahiro Kimura

Proc. 2012 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics 2012.10

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Venue：Seoul, Korea

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Fast Information Retrieval Method from Printed Images Considering Mobile Devices

Aya Hiyama, Mitsuji Muneyasu, Yoshiko Hanada

Proc. 2012 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia 2012.9

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Venue：Bangkok, Thiland

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劣化画像のみを用いた荷重メジアンフィルタの多目的遺伝的アルゴリズムによる設計

鍋谷洋介, 花田良子, 棟安実治

第3回進化計算学会研究会論文集 2012.9

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多目的最適化における内挿/外挿的な領域での遺伝的多段階交叉の有効性

谷拓夢, 花田良子, 棟安実治

第25回回路とシステムワークショップ論文集 2012.7

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Effectiveness of Multi-step Crossover Fusions in Genetic Programming

Yoshiko Hanada, Nagahiro Hosokawa, Keiko Ono, Mitsuji Muneyasu

Proc. WCCI 2012 IEEE World Congress on Computational Intelligence 2012.6

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Venue：Brisbane, Australia

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印刷画像からの情報検出におけるマーカ埋め込みによる幾何学的歪み補正法の改良

玉置公寿, 光安一輝, 棟安実治, 花田良子

電子情報通信学会技術報告，スマートインフォメディアシステム研究会 2012.6

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Data Embedding and Extraction Method for Printing Images by Log Polar Mapping

Kimitoshi Tamaki, Mitsuji Muneyasu, Yoshiko Hanada

Proc. 5th International Technical Conference on Intelligent Interactive Multimedia Systems and Services(IIMSS 2012) 2012.5

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Venue：Gifu, Japan

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遺伝的プログラミングにおける遺伝的局所探索法の有効性

細川長洋, 花田良子, 小野景子, 棟安実治

第56回システム制御情報学会研究発表講演会講演論文集 2012.5

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携帯端末を考慮した印刷画像からの情報検出の高速化手法

日山文, 棟安実治, 花田良子

第27回信号処理シンポジウム 2012

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携帯端末による情報検出のためのデータ埋め込み・検出法の改良

工藤天志, 棟安実治, 玉置公寿, 花田良子

24回回路とシステムワークショップ予稿集 2011.8

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劣化画像のみを用いた木構造表現されたスタックフィルタの山登り法による設計

鈴木達也, 花田良子, 棟安実治

24回回路とシステムワークショップ予稿集 2011.8

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多目的遺伝的アルゴリズムにおける多段階探索交叉の有効性の検証

谷拓夢, 花田良子, 棟安実治

情報処理学会第73回全国大会予稿集 2011.3

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遺伝的プログラミングにおける多段階探索交叉の検証

細川長洋, 花田良子, 棟安実治

情報処理学会第73回全国大会予稿集 2011.3

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テクスチャ画像における劣化画像のみを用いた荷重メジアンフィルタのGAによる設計手法の検討

花田良子, 棟安実治, 浅野晃

第25回信号処理シンポジウム予稿集 2010.12

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Morphological Dual Primitive Estimation of Textures

李亮, 浅野晃, 浅野(村木)千恵, 棟安実治, 花田良子

第25回信号処理シンポジウム予稿集 2010.12

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携帯電話を用いた印刷画像からの情報検出におけるレンズ歪み補正法の改善

工藤天志, 正野隆文, 棟安実治, 花田良子

電子情報通信学会技術研究報告，回路とシステム研究会 2010.11

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画像内オブジェクトの特徴量を用いた画像による類似画像検索

前田将太, 棟安実治, 工藤天志, 花田良子

電子情報通信学会技術研究報告，スマートインフォメディアシステム研究会 2010.6

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Effectiveness of Genetic Multi-Step Search on Unsupervised Design of Morphological Filters for Noise Removal

花田良子, 棟安実治, 浅野晃

情報処理学会研究報告，第78回MPS研究会 2010.5

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一般化f平均を用いたモルフォロジフィルタの設計

西野洋一(大阪大), 中静真(大阪大), 花田良子, 棟安実治, 飯國洋二(大阪大)

信号処理研究会 2010.3

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データ埋込みを用いた枠線を持つ定型文書画像に対する複写管理

足立泰高, 棟安実治, 花田良子, 田口亮(東京都市大)

電子情報通信学会2010年総合大会 2010.3

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NKモデルにおける内挿交叉dMSXFの大域的解探索性能の検証

井内征典, 花田良子, 棟安実治

情報処理学会創立50周年記念（第72回）全国大会 2010.3

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データ埋込みを用いた枠線を持つ定型文書画像に対する複写管理の一手法

足立泰高, 工藤天志, 棟安実治, 花田良子, 田口亮(東京都市大)

スマートインフォメディアシステム研究会 2010.3

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Acceleration Technique of Noise Reduction Algorithm for Highly Compressed Images Using GPU

T. Oue, Y. Hanada, M. Muneyasu

Proc. 2010 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Asia 2010

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Effectiveness of Extrapolation-directed Multistep Search in Unsupervised Design for Morphological Filters for Noise Removal

Y. Hanada, M. Muneyasu

Proc. 2010 International Symposium on Communications and Information Technologies 2010

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Combination of SX, Mutation and Constraints Handling Strategy for Stress Constrained Structural Optimization

C. Li, Y. Hanada

Proc. World Automation Congress 2010 2010

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Automatic Information Retrieval from Data Embedded Printing Images Using Correction of Rotational Angles Based on Reference Marks

H. Kudo, K. Furuta, Y. Hanada, M. Muneyasu

Proc. 2010 International Symposium on Communications and Information Technologies 2010

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Implementation of Data Embedding to Printing Images for Information Retrieving by Cellular Phones Considering Lens Distortion

ISPACS 2009 2009.12

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Application of Genetic Multi-Step Search to Unsupervised Design of Morphological Filters for Noise Removal

ISPACS 2009 2009.12

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An Improvement of Unsupervised Design Method for Weighted Median Filters Using GA

ISPACS 2009 2009.12

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内挿領域における遺伝的多段階交叉の改良

花田良子

進化計算シンポジウム 2009 2009.12

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携帯端末による情報抽出を目的とした印刷画像へのデータ埋め込みと検出法

正野隆文, 棟安実治, 花田良子

第24回信号処理シンポジウム 2009.11

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An Unsupervised Design Method for Weighted Median Filters Using Genetic Algorithm

SISA 2009 2009.9

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An Unsupervised Optimization of Structuring Elements for Noise Removal Using GA

SISA 2009 2009.9

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適応度関数の自己相関関数と改善率の評価による連続k-opt近傍の検討

本田和麻(同志社大学), 花田良子, 廣安知之(同志社大学)

MPS研究会 2009.9

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印刷画像を用いた情報検出のためのレンズ補正法

正野隆文, 棟安実治, 花田良子

電子情報通信学会2009年基礎・境界ソサイエティ大会 2009.9

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参照ビットによる回転角度補正を用いたデータ埋め込み印刷画像からの情報検出

古田健二, 棟安実治, 正野隆文, 花田良子

信号処理研究会 2009.9

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劣化画像のみを用いた荷重メジアンフィルタのGAによる設計手法の拡張

花田良子, 棟安実治, 浅野晃(広島大学)

スマートインフォメディアシステム研究会 2009.9

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携帯電話による情報検出を目的とした印刷画像へのデータ埋め込み

正野隆文, 棟安実治, 花田良子

スマートインフォメディアシステム研究会 2009.6

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A Fundamental Consideration for Identification of Objects in Images without Use of Text Tags

The 13th IEEE International Symposium on Consumer Electronics 2009.5

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GPUを用いた高圧縮画像に対する雑音低減手法の高速化

大上崇博, 花田良子, 棟安実治

信号処理研究会 2009.5

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歯科パノラマX線写真における石灰化領域の検出

新庄勝之, 棟安実治, 花田良子, 浅野晃(広島大学), 田口明(松本歯科大学)

第22回回路とシステム軽井沢ワークショップ 2009.4

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Data Detection from Fata Embedding Printing Images Using Cellular Phones with a Camera

K. Nakanishi, D, M. Shono, D, M. Muneyasu, Y. Hanada

2008 International Workshop on Smart Info-Media Systems in Bangkok 2009.3

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Venue：Okinawa, Japan

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劣化画像のみを用いた雑音除去のためのGAによる最適構造要素の推定法の検討

奥野裕之, 花田良子, 棟安実治, 浅野晃

スマートインフォメディアシステム研究会 2009.3

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電子情報通信学会技術研究報告

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画像をキーとした物体対象同定のための特徴量の検証

工藤天志, 花田良子, 棟安実治

スマートインフォメディアシステム研究会 2009.3

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電子情報通信学会技術研究報告

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歯科パノラマX線写真における頸動脈石灰化領域の検出法

新庄勝之, 棟安実治, 花田良子, 浅野晃, 田口明

スマートインフォメディアシステム研究会 2009.3

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電子情報通信学会技術研究報告

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画像をキーとした物体対象同定のための特徴量の検証

工藤天志, 花田良子, 棟安実治

第13回関西大学先端科学技術シンポジウム 2009.1

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内挿／外挿的な領域への遺伝的多段階探索の解探索性能の解析

花田良子

第13回関西大学先端科学技術シンポジウム 2009.1

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GAによる雑音除去のための劣化画像のみを用いた最適構造要素の推定

奥野裕之, 花田良子, 棟安実治, 浅野晃

スマートインフォメディアシステム研究会 2008.12

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電子情報通信学会技術研究報告

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印刷画像へのデータ埋込と携帯カメラを用いた検出

中西康二, 棟安実治, 花田良子, 浅野晃

第23回信号処理シンポジウム 2008.11

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劣化画像のみを用いた荷重メジアンフィルタのGAによる設計手法の改良

花田良子, 鈴木治雄, 棟安実治, 浅野晃

第23回信号処理シンポジウム 2008.11

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学習用画像を用いないGAによる荷重メジアンフィルタの一設計法

棟安実治, 鈴木治雄, 花田良子, 浅野晃

第18回インテリジェント・システム・シンポジウム 2008.10

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Automatic Generation of Production Scheduling by Genetic Algorithm

Y. Hanada, T. Hiroyasu, M. Miki

SCIS&ISIS 08 2008.9

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Venue：Nagoya, Japan

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Analysis of the Performance of Genetic Multi-Step Search in Interpolation and Extrapolation Domain

Y. Hanada, T. Hiroyasu, M. Miki

Genetic and Evolutionary Computation Conference 2008, ACM 2008.7

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Venue：Atlanta, USA

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劣化画像のみを用いた荷重メジアンフィルタの遺伝的アルゴリズムによる設計

花田良子, 鈴木治雄, 棟安実治, 浅野晃

信号処理研究会 2008.5

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電子情報通信学会技術研究報告

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内挿/外挿的な領域への遺伝的多段階探索の有効性の検討

花田良子, 廣安知之, 三木光範

進化計算シンポジウム2007，進化計算研究会 2007.12

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Genetic Multi-Step Search in Interpolation and Extrapolation Domain

Yoshiko Hanada, Tomoyuki Hiroyasu,, Mitsunori Miki

Proc. Genetic and Evolutionary Computation Conference 2007.7

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An Improvement of Database with Local Search Mechanisms for Genetic Algorithms in Large-Scale Computing Environments

Yoshiko Hanada, Tomoyuki Hiroyasu,, Mitsunori Miki

Proc. IEEE Congress on Evolutionary Computation 2005 2005

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Construction of Complex Networks Using Mega Process GA and GRID MP

Yoshiko Hanada, Tomoyuki Hiroyasu, Mitsunori Miki

Proc. Grid Workshop, 2nd International Workshop on Life Science Grid (LSGRID2005) 2005

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Tabu Local Search Mechanism for Mega Process Genetic Algorithm

Yoshiko Hanada, Tomoyuki Hiroyasu,, Mitsunori Miki

Proc. IEEE Conference on Cybernetics and Intelligent Systems 2004 2004

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Research Projects

融合型AIに基づくインテリアの推薦のためのユーザー嗜好感性モデルの構築

Grant number：21K12097 2021.4 - 2025.3

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(C) 基盤研究(C)

小野景子, 花田良子, 大木健太郎

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Grant amount：\4030000 （ Direct Cost: \3100000 、 Indirect Cost：\930000 ）

ユーザーの感性のモデル化はECサイトにおける推薦やマーケティング戦略の策定に留まらず，ユーザー理解に繋がる重要な課題である．モデル化する対象を単純化し，単一の機械学習手法を用いてモデリングされることが多いが，本研究では，ユーザーの選好を深層学習手法，クラスタリング手法およびルールベース手法などを融合的させたモデル開発を行なっている．具体的には家具画像からのユーザー趣向のモデル化を行なっている．
深層学習手法が強い性能を示すと報告のある類似画像抽出器として深層学習手法を利用し，また，その高性能化のために画像特徴量（ディープ特徴量）の導入が有効であることを数値実験によって示した．また，クラスタリング手法においては自然言語処理手法である．Bag of Wordsと呼ばれる手法を画像処理に応用し，クラスタリング手法の有効性を検証した．
行動則や意思決定則の設計を最適化問題として解く遺伝的プログラミング（GP）においては，不正確なシミュレーション・試行環境のもとで過学習した解が，実環境で適切に動作しない問題が存在する．本研究では，シミュレーション環境上で人の試行により得られた解の模倣度合いを目的関数に導入することで，微小な誤差，変化がある不確実な実環境下において，適応力の高い行動則，意思決定則を生成することを目標とした．
また，融合手法により作成したルールの意味理解のために，因果推論の分野で用いられる移動エントロピーを，ダイナミカルシステムに必要なパラメータ数の推定に応用し，観測結果のSN比が良くない場合でも，よく用いられる赤池情報量基準やベイズ情報量基準よりも精度良く必要な次数を推定できることを，数値実験によって示した．また，十分データ数がある場合，必要なパラメータ数が精度よく推定できる理由を理論的に示した．

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設計変数空間上で離れた解構造を持つ複数の良解探索のための分布比較型共進化

Grant number：21K12060 2021.4 - 2024.3

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(C) 基盤研究(C)

折登由希子, 花田良子

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Grant amount：\4030000 （ Direct Cost: \3100000 、 Indirect Cost：\930000 ）

本研究課題では、設計変数空間上では大きく離れた解構造を持つが目的関数空間上では同等の価値となる複数の解が存在する最適化問題に対して、これら複数の解全てを求める進化計算の枠組みの開発を行う。
令和3年度には、進化計算による探索中に解構造の相違を考慮しつつ複数の良解を得るため、解構造分析手法のサーベイを行った上で、テスト問題を対象に確率分布の違いを測定するKL情報量を利用して解構造の相違の定量化を試みた。
サーベイの過程で、設計変数空間における変数値の差分を利用して等式制約処理を行うことで解構造の相違を解消する一手法を開発した。この部分的成果については、国内誌に1件・国外誌に1件の発表を行っている。また、目的関数空間上で複数の解が存在する資産配分問題において、従来の進化計算の探索では、探索方向が一方向に偏ってしまい、他の解を探索できないケースが多いという問題点を明らかにした。この部分的成果についても、国内学会にて1件の発表を行っている。

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異質の解からなるパレート近似フロント形成のための生得分離型多目的進化計算

Grant number：20K11982 2020.4 - 2023.3

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(C) 基盤研究(C)

花田良子, 中尾昌広, 折登由希子

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Grant amount：\4420000 （ Direct Cost: \3400000 、 Indirect Cost：\1020000 ）

本研究の目標は，複数の実数連続関数からなる多目的連続最適化を対象として，異質の解からなるパレート近似フロントを形成するにあたり，設計変数空間での多様性向上に重点をおいた多目的遺伝的アルゴリズム（多目的GA）の手法を開発することである．
2020年度は，高次元設計変数空間を超立方体の部分空間に重複のないように分割し，各部分空間で個別に多目的GAを並列に行うための，再帰的な分割モジュールを作成した．また，多目的GAにおける新たな交叉の開発にあたり，まず，多目的GAが大域/局所パレート最適解を導出する過程の分析のため，NKモデルに基づくベンチマーク問題を複数作成するとともに大域的パレート解を列挙法により求めた．NKモデルは，目的関数の局所的な起伏の複雑さを表現できるビットの問題であり，変数間依存の強さにより，大域的多峰性の多目的最適化問題において，パレート最適解集合の設計空間上での広がりを調節できる．本研究では連続最適化問題を対象としているが，大域的パレート最適解を含む局所パレート最適解の条件を満たす解が無数に存在するため，手法開発において探索性能を測るテスト問題として，有限個の大域的パレート最適解からなるビットの問題で，探索の偏り等を検証することとした．これと並行して，連続関数最適化のための種々の実数値交叉の探索性能について，単一目的のベンチマーク問題，および平均分散モデルの資産配分問題で比較検討を行った．

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Co-creation of taste by taste-communication between users

Grant number：19K12196 2019.4 - 2022.3

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C) Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

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Grant amount：\4030000 （ Direct Cost: \3100000 、 Indirect Cost：\930000 ）

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経済成長と社会厚生の最大化のための課税政策ー高次元多目的最適化法による検討ー

Grant number：19K01641 2019.4 - 2022.3

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(C) 基盤研究(C)

土居潤子, 青木芳将, 花田良子

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Grant amount：\4290000 （ Direct Cost: \3300000 、 Indirect Cost：\990000 ）

本研究の目的は、経済成長や社会厚生を最大にするような租税政策を提示することである。本研究では、従来の経済分析で用いられてきた様々な仮定にとらわれない関数を用いたモデルで分析を行うことができれば、租税政策の結論もこれまでとは異なるのではないかと考えられることに注目する。本年度は、引き続き最新の研究状況を把握するため、経済成長や最適課税に関する文献の調査を行った。また、消費者の行動について理解を深めるため、行動経済学の文献について検討した。
様々な要素をどのように関数形に取り込むべきかについては、まだ、検討の余地があり、引き続き関連文献の調査を行う必要があるが、本年度は、人的資本蓄積を入れた多世代重複モデルの構築した。従来の世代重複モデルでは、人的資本蓄積のための努力（学習）時間の選択だけである幼年期、生産活動と自分自身の人的資本蓄積、あるいは消費と子供の人的資本に資源を振り分ける若年期、退職後に自身の消費と遺産の間で資源配分を選択する老年期、という3世代を考えることで、租税政策の経済成長への影響を分析できるとしてきた。これに対し、本研究では、従来の理論モデルにおける「世代」を現実での「年代」としてとらえ、幼年期（10代）から70歳以上の7つの年代を重複させた世代重複モデルを構築した。その際、各世代の代表的個人の時間選好率については、寿命や将来の経済成長率予想などの要素から、各世代で異なる値を取ると想定している。また時間選好率の変化は年代と共に単調ではなく、各年代の状況によって異なると想定している。
このモデルを基本として、社会厚生を最大にする税額と税率を導出するための、進化計算に基づく近似解法の開発とテスト問題における挙動解析を行った。

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設計変数の定義域狭域化による進化的計算のための探索領域限定方法の開発

Grant number：18K11469 2018.4 - 2022.3

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(C) 基盤研究(C)

折登由希子, 花田良子

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Grant amount：\4420000 （ Direct Cost: \3400000 、 Indirect Cost：\1020000 ）

最適解の探索が困難な多次元関数の最適化問題において、進化計算が効率的に最適解を探索するため、解に含まれる変数の探索領域を狭める方法の開発を行っている。
平成30年度に提案した縁付きヘッセ行列の極値判定法を利用し多次元空間を1変数から見た相対的な2次元空間と捉える変数選択モデル（モデル1）、令和元年度に提案した多次元空間を1変数から見た相対的な3次元空間と捉える変数選択モデル（モデル2）により、インフォメーションレシオを目的関数とした資産配分問題に対しては、モデル2による解への変数（アセット）選択が優れていることを確認した。一方、モデル1では解に選択した初期変数に2期以降に選択される変数が依存し、モデル2では初期変数に2期以降に選択される変数が依存しないことが実験的に明らかになった。
このような初期変数の選択に起因する問題点に改善するため、令和2年度は、変数の選択と選択解除を繰り返す縁付きヘッセ行列の極値判定法を利用した再帰組み換えによる変数選択モデル（モデル3）を提案した。数値実験において、解へ選択した変数の再帰組み換えを行うことで初期選択変数に起因する問題点を回避でき、モデル3により選択した変数を組み入れた解へ進化計算を適用することで、モデル2より目的関数値の良い解を得ることができるという部分的成果を得た。
令和3年度は、モデル1、2を拡張したモデル3の極値点の集合を利用し、多次元関数の最適化問題において、選択した変数の定義域を狭域化することにより進化計算が効率的に最適解を探索できる限定された探索領域を構築する方法の開発を行う予定である。

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Development of search space partitioning and guided local search based on enumeration algorithm for multi-objective discrete optimization

Grant number：17K00352 2017.4 - 2022.3

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Hanada Yoshiko

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Grant amount：\4550000 （ Direct Cost: \3500000 、 Indirect Cost：\1050000 ）

In evolutionary multi-objective optimization, which finds Pareto-optimal solutions consisting of a large number of non-dominated solutions, improving the convergence and diversity/uniformity of the solution set is one of most important research issues. In this study, we obtained some important guidelines to enhance both the local search and global search performances of the multi-objective genetic algorithm with dividing the search region on the objective function space to search intensively the partial Pareto front in each region.

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Unconstrained Approach for Evolutionary Computation on Equality Constrained Search Space

Grant number：15K00339 2015.4 - 2019.3

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C) Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Orito Yukiko

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Grant amount：\4290000 （ Direct Cost: \3300000 、 Indirect Cost：\990000 ）

The constrained optimization problem is a problem that finds the optimal solution as one of feasible solutions in the whole solution space consisting of a lot of feasible and infeasible solutions. The evolutionary algorithm, one of metaheuristics approaches, needs to handle the constraints of the obtained infeasible solution on the constrained search space. In a word, the evolutionary algorithm must change the infeasible solution to the feasible solution in some way. Therefore, the constraints-handling brings about the evolutionary stagnation. In order to avoid this problem, we proposed the search space reduction approach using trigonometric functions that changes the constrained search space to the unconstrained search space. We showed the usefulness of the search space reduction approach in evolutionary algorithm for the equality constrained optimization problem.

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高次元混合整数計画に拡張した新しい経済モデルの構築とその解法の開発分担者，若手研究者育成経費（学内）

2015 - 2017

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Grant type：Competitive

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Genetic Programming for large tree optimization with considering inheritance and acquisition of traits

Grant number：26330290 2014.4 - 2018.3

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C) Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Hanada Yoshiko

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Grant amount：\4550000 （ Direct Cost: \3500000 、 Indirect Cost：\1050000 ）

The purpose of this study is to develop a new genetic programming for large tree optimization in order to solve the design problem consisting of variables expressed in tree structure such as expressions and program generation for autonomous control. The achieved works of this study are: (1) Improvement of a multi step crossover that has high trait integrity, (2) Development of an initialization scheme based on preferable trait estimation by past search information, and (3) Development of a search scheme for obtaining new traits. We showed the effectiveness and application guidelines of the proposed method mainly through the performance analysis using the function regression problem.

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A Study of Searching Bias based on a-b Diversity in Genetic Programming

Grant number：26730133 2014.4 - 2016.3

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Young Scientists (B) Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

Ono Keiko, HANADA Yoshiko

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Grant amount：\3380000 （ Direct Cost: \2600000 、 Indirect Cost：\780000 ）

A parallel model encourages genetic diversity and frequently shows a better search performance than do single population models. To enhance the parallel model, it is important to consider a balance between local and genetic search. In GP, individuals have various features, and, so it is difficult to determine which feature is the most effective. Therefore, we proposed a novel adaptive subpopulation model (cuSASGP). The proposed method automatically generates a correlation network on the basis of the difference between individuals in terms of not only a fitness value but also node size and generates subpopulations by network clustering.
Using three benchmark problems, we demonstrate that performance improvement can be achieved, and that the proposed method significantly outperforms a typical method. Moreover, we verify that genetic diversity can be achieved by adopting subpopulation models such as the island method and cuSASGP in the lighting control problem.

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A new method of genetic programming based on characteristics' heredity and acquisition

Grant number：24700234 2012.4 - 2014.3

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Young Scientists (B) Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

HANADA Yoshiko

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Grant amount：\3770000 （ Direct Cost: \2900000 、 Indirect Cost：\870000 ）

In this study, a multistep crossover which can generate offspring keeping parents' good characteristics without inducing a bloat was developed for genetic programming. This crossover performs successively local search along the path connecting the parents. We considered the largest common sub-graph observed between parents as the characteristic that should not be destroyed, and defined the neighborhood structure and the corresponding pair-wise distance based on it to develop the local search.
It was shown that the proposed method works very well on several symbolic regression problems, an artificial ant problem, and a design problem of stack filters for digital images.

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Develpment of data embedding and extracting for printed images considering mobile devices

Grant number：23560479 2011 - 2013

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C) Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

MUNEYASU Mitsuji, HANADA Yoshiko

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Grant amount：\5330000 （ Direct Cost: \4100000 、 Indirect Cost：\1230000 ）

In this study, we develop a data embedding method to a printed image and a data extraction method by using a camera in mobile devices. We investigate the correcting method for geometrical and lens distortion and can drastically reduce the processing time. Additionally, we improve the detection rates of embedding data by developing a method which selects only the image in a good condition from several captured images. Through the implementation to a tablet PC, the interface for capturing the images is studied and all programs are rewritten by C language. From the experiments by using this tablet, we obtained the detection rate of 95% for the image which has 40dB of PSNR and 112 bits of the embedding data. Especially, the detection rate of over 97% is obtained under the good condition. The improvement of the embedding method can also achieve to embed the 192 bits of the embedding data which correspond to 48 characters of alphabets and numbers.

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Development of Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Local Fitness Function Landscapes for Combinatorial Optimization Problems

Grant number：22700158 2010 - 2011

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Young Scientists (B) Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

HANADA Yoshiko

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Grant amount：\2730000 （ Direct Cost: \2100000 、 Indirect Cost：\630000 ）

In this study, we developed a widely applicable multi-objective genetic algorithm that can find a set of well-distributed solutions which approximates the entire Pareto front. Our proposed method consists of an interpolation-direct multistep crossover and an extrapolation-direct multistep crossover which consider the local ruggedness in objective functions. We evaluated the effectiveness of the method against the levels of intensity of ruggedness in each objective function through the experiments with multi-objective NK model that explains various intrinsic structures observed in combinatorial problems. In addition we applied our method to the design of noise removal filters of digital images.

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Development of data embedding and extracting methods for printed images with scalability and flexibility

Grant number：20560380 2008 - 2010

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C) Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

MUNEYASU Mitsuji, HANADA YOSHIKO

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Grant amount：\4030000 （ Direct Cost: \3100000 、 Indirect Cost：\930000 ）

In this research, we have developed new data embedding and extracting algorithm using mobile terminals. The image correction method for high-speed estimation of distortion coefficients and the group coding method for increasing the capacity of embedding the data have been proposed. By these methods, about 20 characters for alphabets and special characters can be embedded. In the detection rate, over 90 % can be achieved for the images captured by the camera in mobile phones. The feasibility study for the data extraction technique using display devices in which the image can also be freely changed has been investigated.

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超多資源計算環境下における効率的な探索を実現するタブサーチメカニズム

Grant number：06J07179 2006 - 2007

日本学術振興会科学研究費助成事業特別研究員奨励費特別研究員奨励費

花田良子

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Grant amount：\1900000 （ Direct Cost: \1900000 ）

本研究の目的は,並列処理と親和性の高い確率的最適化手法である遺伝的アルゴリズム(GA)を対象として,超大規模並列環境に適したメカニズムを考案することである.PCクラスタ,グリッドなどの多資源計算環境にGAを適用する際には,GAに膨大な計算リソースを有効に扱え,効率良く探索できるメカニズムが必要となる.本研究では,少ない計算量で有望な領域を集中して探索するといった特徴に加え,全数探索のような計算コストに対する探索領域のスケーラビリティを保証するメカニズムを有するGAを考案している.今年度は,次の研究実績を得た.
1.GAに関する研究
形質遺伝および獲得のための近傍探索に基づく交叉の汎用性を検証するため,NKモデルを用いて解探索の挙動の解析した.NKモデルは,ランドスケープの複雑さをパラメータ調節できる単純かつ柔軟な解析のためのモデルであり,多くの組合せ最適化問題がNKモデルに帰着される.NKモデルに適用することで,本手法がランドスケープの複雑さによらず,有効な解生成が可能であることを示した.また,データベースを利用することで,解探索の性能が向上することを示した.
2.既探索領域データベースの応用に関する研究
タブリストとして利用するデータベースについて,より大規模な問題および環境に対応させるため,データベースでの解表現を拡張した.これに伴い,GAにおける解のコーディングに変更を必要とするが,解探索に影響を与えないことを示した.実離散最適化問題として,規模が比較的大きい複雑ネットワーク解析,およびタンパク質立体構造予測に適用し,期待通りの挙動を示すことを確認した.なお,実験環境には,PCクラスタおよび,規模が拡大した同志社大学のキャンパスグリッド(United Devices社の商用ミドルウェアGrid MPを利用したシステム)を用いた.

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Devising educational methods

2007年から2011年に至るこれまでの授業に関する教育活動として、講義形式のオペレーティングシステム、コンパイラ、および演習形式として応用プログラミング実習、電気電子情報実験、応用情報工学実験を担当した。講義運営にあたり特に気を付けた科目は2年生春学期のオペレーティングシステムである。オペレーティングシステムは300人近くの学生が受講しており、過年度生も多い科目である。また、他のプログラミングや計算機アーキテクチャなどコンピュータ関係の科目との内容の関連も大きく、学生間の予備知識量のギャップが大きい。そのため、教科書が難なく読めるための説明、関連する技術の補足を含めた講義資料を毎回作成し配布した。また、すべて論述形式の試験を行い、学生全体の理解度を量ることを試みた。その結果、「（マルチ）プログラミング」や「テキスト」などオペレーティングシステムの理解の要となるが、使われる分野によって意味が異なる用語の把握が学生にとって困難であることがわかった。そのため、現在の講義ではそれらの用語の多面的な定義と使い分け、復習に常に気を配り、講義を進めている。また、ゼミでは工学分野における問題解決に必須の知識である数理計画法について学習の場を設けている。学生の自主的な学習の訓練を目的として、輪講形式とし、足りない部分を教員がフォローする形態をとった。

Teaching materials

講義形式を取るオペレーティングシステム、コンパイラについては、いずれも学科内の他の科目との関連性を考慮し、自作のパワーポイント資料を作成し、毎回配布している。オペレーティングシステムについては特に、近年重要なキーワードとなっている「仮想化」を軸に、プロセッサ、メモリ、外部装置、通信の管理制御の原理と具体的な実現方法を中心とした資料を作成し、用いている。コンパイラについては、3年生秋学期の科目であるため、今後の応用を考慮し、主にコンピュータサイエンスで主要な知識、かつ思考の道具になりうるオートマトン、正規表現、文法およびその解析といった数学的思考を養うことを主目的とした資料を作成した。

Teaching method presentations

　特になし

Special notes on other educational activities

サイエンスセミナー2009年7月30日内容：必要な機材の準備、ラジオキットの試作、試聴