概要
データ分析と最適化を通して現実問題を解決
情報通信技術の発展に伴うグローバル化によって、社会のシステムは大規模・複雑化しています。さらに、企業など組織を取り巻く環境の不確実性が増加することにより、個人や社会の価値観も多様化しています。
当研究室では、これからの新しい時代に求められる問題解決法(ソリューション)にフォーカスして、生物の進化や情報処理のメカニズムに基づいた柔らかい計算や、機械学習(人工知能)に基づいたデータ分析や予測、およびシステム最適化の研究を行っています。そのほかにも、企業や他大学の研究室、外部の研究機関と連携し、共同研究を実施しています。モノづくりの現場だけに限らず、観光・医療・健康といったサービス産業分野の問題解決にも積極的に取り組んでいます。
研究分野
- オペレーションズ・リサーチ
- ヒューマンファクターズ(人間工学)
- システム最適化
- データ分析
研究題目
- データの客観性と人間のもつ主観性を融合した最適化
- 生産・物流システムの最適化とその応用
- 機械学習に基づく異常検知データマイニング
キーワード
- オペレーションズ・リサーチ
- ヒューマンファクターズ(人間工学)
- システム最適化
- 機械学習を用いたデータ分析や予測
- モノづくりの現場および観光・医療・健康などサービス産業分野の経営における問題解決法の研究
学位論文
2024年度
博士後期課程(博士課程) |
博士論文
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2023年度
博士前期課程(修士課程) |
修士論文
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学部 |
卒業論文
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2022年度
博士前期課程(修士課程) |
修士論文
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学部 |
卒業論文
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2021年度
博士前期課程(修士課程) |
修士論文
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学部 |
卒業論文
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2020年度
博士後期課程(博士課程) |
博士論文
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博士前期課程(修士課程) |
修士論文
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学部 |
卒業論文
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2019年度
学部 |
卒業論文
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2018年度
学部 |
卒業論文
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2017年度
学部 |
卒業論文
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2016年度
学部 |
卒業論文
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