若手研究者紹介

プロフィール

アギレ・エルナン
Aguirre Hernan

研究分野:
計算知能, ソフトコンピューティング
キーワード:
進化計算, 学際設計最適化, 多数目的最適化



職歴:
1990年04月〜1992年09月:
エクアドル国立工科大学、研究助手

1992年10月〜1994年02月:
Ormaco - InteleQ Inc.、ソフトウェアエンジニア

1994年06月〜1997年03月:
Innovateq、コンピュータシステムのコンサルタント

1994年04月〜1995年08月:
エクアドル国立工科大学、 非常勤講師

1996年03月〜1997年03月:
エクアドル教皇庁カトリック大学、非常勤講師

2003年04月〜2005年03月:
信州大学、特別研究員

2005年04月〜2007年03月:
信州大学、助手

2007年04月〜2007年10月:
信州大学、助教

2007年11月〜:
信州大学ファイバーナノテク国際若手研究者拠点事業、助教


学歴:
1990年03月
エクアドル国立工科大学、 コンピュータシステム&情報学科卒業

1997年09月:
一橋大学、留学生センター日本語研修(1997年04月〜)

2000年03月:
信州大学大学院工学系研究科博士前期課程電気電子工学専攻修了

2003年03月:
信州大学大学院工学系研究科博士後期課程システム開発工学専攻修了、博士(工学)取得


受賞歴:
2005年09月:
若里会助成金, 長野

2003年03月:
ベストペーパーノミネーション, 組合せ最適化における進化型計算法に関する欧州会議(EvoCOP2003), エセックス(英国)

2002年07月:
米国人工知能学会, 遺伝的・進化的計算に関する国際会議(GECCO 2002)学生助成金, ニューヨーク

2001年07月:
米国人工知能学会, 遺伝的・進化的計算に関する国際会議(GECCO 2001)学生助成金、 サンフランシスコ

1999年07月:
米国人工知能学会, 遺伝的・進化的計算に関する国際会議(GECCO1999)学生助成金、オーランド

1999年11月:
NEC C&C財団, 国際会議論文発表者助成、東京

1999年10月:
システム・人間・人工頭脳に関する国際会議(SMC1999)学生助成金、東京

1997年04月:
文部科学省国費留学生奨学金 (〜2003年03月)

1992年12月:
主席で卒業, エクアドル国立工科大学, キト


主な論文・解説:
  • - Hernan Aguirre, Masahiko Sato and Kiyoshi Tanaka,
    " δ-Similar Elimination to Enhance Search Performance of Multiobjective Evolutionary Algorithms",
    IEICE Trans. Information and Systems, vol.E91-D, no.4, pp.1206-1210, Apr. 2008.
  • - Kiyoshi Tanaka and Hernan Aguirre,
    " Halftone Image Generation using Evolutionary Computation",
    Genetic and Evolutionary Computation in Image Processing and Computer Vision,
    Editors S. Cagnoni, E. Lutton, G. Olague, EURASIP Book Series on Signal Processing and Communications, Hindawi Publishing Corp., Volume 8, chapter 4, pp.65-92, 2007.- H. Aguirre and K. Tanaka,
    " Working Principles, Behavior, and Performance of MOEAs on MNK-Landscapes",
    European Journal of Operational Research, Elsevier, vol. 181, pp. 1670-1690, 2007.
  • - H. Sato, H. Aguirre, and K. Tanaka, "Local Dominance and Local Recombination in MOEAs on 0/1 Multiobjective Knapsack Problems", European Journal of Operational Research, Elsevier, vol. 181, pp. 1708-1723,2007.
  • - H. Aguirre and K. Tanaka,
    " A Model for Parallel Operators in Genetic Algorithms",
    Parallel Evolutionary Computations, Editors N. Nedjah, E. Alba, and L. Mourelle, Springer, Studies in Computational Intelligence, vol. 22, chapter 1, pp.3-31, 2006.
  • - H. Aguirre and K. Tanaka,
    " Random Bit Climbers on Multiobjective MNK-Landscapes: Effects of Memory and Population Climbing",
    IEICE Trans. Fundamentals, vol.E88-A, no.1, pp.334-345, Jan. 2005.
  • - E. Myodo, H. Aguirre, and K. Tanaka,
    " Inter-Block Evaluation Method to Further Reduce Evaluation Numbers in GA-Based Image Halftoning Technique",
    IEICE Trans. Fundamentals, vol.E87-A, no.10, pp.2722-2731, Oct.2004.
  • - H. Aguirre and K. Tanaka,
    " A Study on Parallel Varying Mutation in Deterministic and Self-Adaptive GAs with 0/1 Multiple Knapsack Problems",
    IPSJ Trans. Mathematical Modeling and its Applications, vol.45, no.SIG 2(TOM10), pp.77-90, Feb. 2004.
  • - H. Aguirre and K. Tanaka,
    " A Study on the Behavior of Genetic Algorithms on NK-Landscapes: Effects of Selection, Drift, Mutation, and Recombination",
    IEICE Trans. Fundamentals, vol.E86-A, no.9, pp.2270-2279, Sep.2003.
  • - H. Aguirre, K. Tanaka, and S. Oshita,
    " Performance Study of a Distributed Genetic Algorithm with Parallel Cooperative-Competitive Genetic Operators",
    IEICE Trans. Fundamentals, vol.E85-A, no.9, pp.2083-2088, Sep.2002.
  • - T. Umemura, H. Aguirre, and K. Tanaka,
    " Multi-level Image Halftoning Technique with Genetic Algorithm",
    IEICE Trans. Fundamentals, vol.E85-A, no.8, pp.1892-1897, Aug.2002.
  • - H. Aguirre, K. Tanaka, T. Sugimura, and S. Oshita,
    " Simultaneous Halftone Image Generation with Improved Multiobjective Genetic Algorithm",
    IEICE Trans. Fundamentals, vol.E84-A, no.8, pp.1869-1882, Aug.2001.
  • - H. Aguirre, K. Tanaka, and T. Sugimura,
    " Accelerated Image Halftoning Technique Using Improved Genetic Algorithm",
    IEICE Trans. Fundamentals, vol.E83-A, no.8, pp.1566-1574, Aug.2000.
  • - H. Aguirre, K. Tanaka, and T. Sugimura,
    " Empirical Model with Cooperative-Competitive Genetic Operators to Improve GAs: Performance Investigation with 0/1 Multiple Knapsack Problems",
    IPSJ Journal, vol.41, no.10, pp.2837-2851, Oct. 2000.

研究紹介

私の研究は、問題解決のために自然を模倣した計算知能アプローチの基礎と応用に焦点を当てている。とくに、進化型計算法に興味があり、これは主要な設計要素として生物進化の過程の計算モデルを用いる、コンピュータベースのシステムである。いくつかのよく知られた進化的な技術として、進化型アルゴリズム、群知能、人工免疫システム、差分進化がある。広く知られた進化型アルゴリズムとして、遺伝的アルゴリズム、進化型プログラミング、進化型戦略、遺伝的プログラミング、学習分類システムなどがある。
進化型アルゴリズムの最も成長著しい応用のひとつは多目的最適化である。ここでは、進化的なアプローチが複数の評価尺度を有する最適化問題の解法に成功裏に適用されている。工学設計問題はしばしば多目的最適化問題として簡便に定式化されるため、これらの解法に進化型アルゴリズムを適用することに関心が高まっている。しかしながら、これらの問題はしばしば比較的多くの目的(多数目的)を有し、制約付き空間や、最適化したい変数間に非線形な相関(エピスタシス)が存在する。
私の研究のひとつの重要な目的は、非線形な地形を有する多数目的空間において効果的に作用する進化型アルゴリズムを開発することである。この新しい世代のアルゴリズムの設計を成功させる鍵は、我々が解法を目的とする高次元クラスの進化の原理に最もよく合致する、進化型計算の基礎的な研究に研究努力を傾注することである。集団探索、解の順位付け、選択、そして遺伝的操作は、すべて、最高の探索性能を実現するために高次元の非線形評価地形において注意深い解析が必要な重要な問題である。
基礎研究として、以下が挙げられる。
- 複数/多数目的地形において、選択、交叉および卒然変位を適切に実行する方法を見出すこと。
- 複数/多数最適化におけるエピスタシスの効果を理解すること。
- 進化型アルゴリズムの並列化
応用研究として、以下が挙げられる。
情報セキュリティおける
- 暗号学的に強固な関数の自動生成
- コンピュータネットワークの侵入検出
- 情報ハイディングおよび認証のための画像/動画像処理
他に進化的技術の応用として興味を持っているものとして、
- データマイニングと分類
- モデルインターフェイス
- 回路とシステム設計と解析

今後の抱負

 テニュアトラックポジションは、我々それぞれの研究を追求する資源と機会を与えてくれる。将来に向けての私の希望は、このユニークな機会を発展させて基礎を確立し、計算知能分野において世界をリードする研究室を構築する仕事を成し遂げることである。教育については、信州大学において工学分野の次世代のリーダーを育てるお手伝いができることを楽しみにしている。