原田 智広（ハラダ トモヒロ） 2020年度

研究業績

論文発表

  1. 大伴 周也，原田 智広，ターウォンマット ラック，伊東 卓男，「位相データ解析と機械学習を用いた地下石油タンクからの漏洩検知」，情報処理学会論文誌，61巻，8号，2020．
  2. Tomohiro Harada, Enrique Alba, "Parallel Genetic Algorithms: A Useful Survey," ACM Computing Surveys, Vol. 53, No. 4, 39 pages, 2020.
  3. Tomohiro Harada, Misaki Kaidan, Ruck Thawonmas, "Comparison of Synchronous and Asynchronous Parallelization of Extreme Surrogate-Assisted Multi-Objective Evolutionary Algorithm," Natural Computing, 31 pages, 2020.
学会発表（国内）

  1. 原田 智広，服部 聖彦，「車々間通信を用いた隣接車情報に基づく強化学習ベース自動運転制御の一検討」，センサネットワークとモバイルインテリジェンス研究会（SeMI），2020．
学会発表（国際）

  1. Tomohiro Harada, "Search Progress Dependent Parent Selection for Avoiding Evaluation Time Bias in Asynchronous Parallel Multi-Objective Evolutionary Algorithms," 2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2020) , Canberra, ACT, Australia, pp. 1013-1020, 2020.
  2. Tomohiro Harada, "A Study on Efficient Asynchronous Parallel Multi-Objective Evolutionary Algorithm with Waiting Time Limitation," In: Martín-Vide C., Vega-Rodríguez M.A., Yang MS. (eds) Theory and Practice of Natural Computing, TPNC 2020, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 12494, pp. 121-132, Springer, Cham, 2020.
  3. Hayato Noguchi, Akari Sonoda, Tomohiro Harada, Ruck Thawonmas, "Interleaving Generation Evolutionary Algorithm with Precedence Evaluation of Tentative Offspring," SICE Annual Conference 2020 (SICE 2020), Chiang Mai, Thailand (online), pp. 832-837, 2020.
  4. Sohei Kino, Tomohiro Harada, Ruck Thawonmas, "Proposal of Surrogate Model for Genetic Programming Based on Program Structure Similarity," SICE Annual Conference 2020 (SICE 2020), Chiang Mai, Thailand (online) , pp. 808-813, 2020.
  5. Koki Tsujino, Tomohiro Harada, Ruck Thawonmas, "Analysis of Relation between Prediction Accuracy of Surrogate Model and Search Performance on Extreme Learning Machine Assisted MOEA/D," SICE Annual Conference 2020 (SICE 2020), Chiang Mai, Thailand (online) , pp. 820-825, 2020.
  6. Tomohiro Harada, Kei Murano, Ruck Thawonmas, "Proposal of Multimodal Program Optimization Benchmark and Its Application to Multimodal Genetic Programming," IEEE Congress on Evolutionary Computation 2020 (IEEE CEC 2020), Glasgow, United Kingdom (online), pp. 1-8, 2020.
総説・解説等

  1. 米納 弘渡，伊藤 雅弘，原田 智広，吉田 諭史，「企業参加推進担当活動報告」，人工知能，Vol. 35，No. 6，2020．
受賞・表彰等(本人）

  1. 進化計算シンポジウム2020 進化計算コンペティション2020　単目的部門審査員特別賞，多目的部門準トップ賞，進化計算学会，2020年12月19日
委員等（民間団体・学術団体）

  1. 進化計算学会，進化計算学会研究分科会・実世界ベンチマーク問題分科会，委員
  2. 情報処理学会，情報処理学会論文誌，編集委員
委員等（学会活動）

  1. 人工知能学会，人工知能学会全国大会，企業参加推進委員
  2. IEEE Conference on Games 2020 (CoG 2020), Local Chair
国内の他機関との連携による研究活動実績

  1. 東京工科大学，服部聖彦教授と自動運転車と交通システムの協調学習に関する共同研究
海外の他機関との連携による研究活動実績

  1. マラガ大学（スペイン），Enrique Alba教授，Gabriel Luque教授と並列進化計算に関する共同研究
教員・研究紹介