業績・著書
最近の主な研究業績
Noguchi Wataru, Iizuka Hiroyuki, Yamamoto Masahito, Navigation behavior based on self-organized spatial representation in hierarchical recurrent neural network, Advanced Robotics, Published online (2019)
Takada Kei, Iizuka Hiroyuki, Yamamoto Masahito, Reinforcement Learning to Create Value and Policy Functions using Minimax Tree Search in Hex, IEEE Transactions on Games, Publicshed online(2019)
Wataru Noguchi, Hiroyuki Iizuka, Masahito Yamamoto, Cognitive map self-organization from subjective visuomotor experiences in a hierarchical recurrent neural network, Adaptive Behavior, pp. 1-18 (2017)
加藤 修, 飯塚 博幸, 山本 雅人, 不確定性を含むデジタルカーリングにおけるゲーム木探索, 情報処理学会論文誌, 第57巻, 第11号, pp. 2354-2364 (2016)
年ごとの業績は以下をクリックしてご覧ください
2020 | 2019 | 2018 | 2017 | 2016 | 2015 | 2014 | 2013 | 2012 | 2011 |
2010 | 2009 | 2008 | 2007 | 2006 | 2005 | 2004 | 2003 | 2002 | 2001 |
2000… |
主な著書
メタヒューリスティクスとナチュラルコンピューティング
古川 正志｜川上 敬｜渡辺 美知子｜木下 正博｜山本 雅人｜鈴木 育男｜共著
単行本: 195ページ
出版社: コロナ社 (2011/12/6)
ISBN-10: 4339024619
ISBN-13: 978-4339024616
定価：2,600円（税込），2012年1月発行
||| 内容と目次
ナチュラルコンピューティングは，生物や物理現象に観察される最適化のプロセスを，計算アルゴリズム化した汎用性のある発見的な最適化方法である。本書では，従来の最適化方法を橋渡しにこれらについてわかりやすく解説する。
1 ナチュラルコンピューティングと最適化問題
2 山登り法
3 シミュレーテッドアニーリング
4 タブーサーチ
5 遺伝的アルゴリズム
6 粒子群最適化法
7 アントコロニー最適化法
8 自己組織化マップ手法