publications

2024

1. MIRU

   組合せ最適化問題の画像的扱いによる高精度解法 — 巡回セールスマン問題へのTest-Time Augmentationの適用

   石山 遼, 白川 嵩大, 内田 誠一, and 1 more author

   画像の認識・理解シンポジウム (オーラル発表, 採択率約31%, オーディエンス賞受賞), 2024

2. 

   Test-Time Augmentation for Traveling Salesperson Problem

   Ishiyama Ryo, Shirakawa Takahiro, Uchida Seiichi, and 1 more author

   The 33rd International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), 2024

   arXiv
3. JSWE

   熊本県南部豪雨災害を対象とした浸水深を考慮した避難経路の探索

   赤石 仁, 石山 遼, 中野 光臣, and 3 more authors

   日本福祉工学会 (査読付), 2024

2023

1. PRMU

   組合せ最適化問題の画像表現による解法

   石山 遼, 白川 嵩大, 内田 誠一, and 1 more author

   パターン認識・メディア理解研究会, 2023

   Abs HTML

   組合せ最適化問題とは定められた制約下で評価値が最良となる組合せ方法を選択する問題である．本稿ではその一例として，グラフ理論における組合せ最適化問題である巡回セールスマン問題を取り上げる．これは，複数の都市をそれぞれ１回通過する最短閉路を求める問題である．換言すれば，全都市を頂点とする完全グラフのうち，最短閉路に対応する部分グラフを求める問題となる．本研究では，この完全グラフに対応する距離行列から，部分グラフを表現する隣接行列への変換を，一種の画像変換問題として捉え，それを機械学習の枠組みで実現する．すなわち，要素が2次元的に配列される行列を，その要素の値を画素値とする画像と見なす．この発想に基づき，巡回セールスマン問題のようなグラフ最適化問題を画像変換問題として扱うこととする．グラフベースのニューラルネットワーク(GNN)との比較実験を行い，画像解析による有効性を実証した．さらに，画像に対して特有の前所理を組込むことにより，精度が向上することを確認した．

2. JAWS

   大規模人流シミュレーションのデータ同化における動的打ち切り機構の実装

   鷹見 竣希, 石山 遼, 重中 秀介, and 2 more authors

   合同エージェントワークショップ＆シンポジウム, 2023

   Abs HTML

   人流シミュレーションのデータ同化における試行の動的打ち切り機構の導入手法を提案する．大規模な人流シミュレーションは計算時間を要するため，データ同化に時間がかかる．しかし，時系列データを評価に使用する場合，同化対象と乖離する実行は途中で打ち切り可能である．特に並列試行が可能な最適化器の場合，動的な打ち切りが可能になる．本論文では，打ち切り基準の設定，実験フレームワークへの機構の実装方法を提案する．

3. JCEEE

   組合せ最適化のTransformerによる解法

   石山 遼, 白川 嵩大, 内田 誠一, and 1 more author

   電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集, 2023

   HTML
4. MIRU

   大規模マルチエージェントシミュレーションにおけるデータ同化高速化手法の検討

   石山 遼, 鷹見 竣希, 重中 秀介, and 1 more author

   画像の認識・理解シンポジウム, 2023

   HTML