Reserach
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自律と協調による知的最適化手法の開発
本研究室では，自然界に見られる自律的かつ協調的な仕組みに着目し，それらを応用した最適化アルゴリズムの開発に取り組んでいます．とくに，脳の神経活動や動物の群れ行動など，非線形で動的な現象をモデル化することで，次世代の知的最適化手法の構築を目指しています．また，理論的な研究と実践的な応用の両面からアプローチすることで，持続可能な社会の実現に貢献することを目的としています．
無駄を減らして安心して暮らせる社会へ
車両やドローンの経路最適化といった実社会の課題に対して，効率的かつ柔軟に対応できる最適化手法を提案しています．自動運転車が行き交う次世代の交通網における完全自動制御や，エネルギー資源の最適な配分，物流の効率化など，応用分野は多岐にわたります．こうした技術を通じて，スマートで持続可能な社会インフラの構築を目指しています．
変化に強く未来を創る新しい考え方
自然界に見られる複雑な相互作用を数理的に解析し，それらを自律分散型の最適化技術として応用する研究を進めています．とくに，環境や条件が刻々と変化する非定常な状況下においても，柔軟に適応できるリアルタイムな意思決定アルゴリズムの設計に注力しています．最終的には，予測と適応の両立を可能にする汎用的な知的最適化システムの実現を目指しています．
脳や群れの動きに学ぶ問題解決法
脳の活動や動物の群れに見られる相互作用的な振る舞いを数理モデルとして捉え，それらをもとに自律的に最適解を導くアルゴリズムの構築に取り組んでいます．今後は，現在までに提案した手法を発展させ，交通流の制御や災害時の避難誘導といった実社会での応用を目指しています．
Our laboratory focuses on the autonomous and cooperative mechanisms observed in nature, and applies these principles to the development of novel optimization algorithms. In particular, we aim to construct next-generation intelligent optimization methods by modeling nonlinear phenomena such as neural activity in the brain and collective behavior in animal groups. Through both theoretical investigation and practical application, our goal is to contribute to the realization of a sustainable society.
Toward a Society with Less Waste and Greater Peace of Mind
We propose efficient and adaptable optimization methods for solving real-world problems, such as routing for vehicles and drones. Our research addresses a wide range of applications, including fully automated control in next-generation transportation systems, optimal allocation of energy resources, and logistics optimization. Through these technologies, we seek to contribute to the development of smart and sustainable societal infrastructure.
A New Paradigm for a Resilient and Forward-Looking Future
Our research focuses on mathematically analyzing complex interactions observed in nature and applying them to decentralized optimization systems. In particular, we design real-time decision-making algorithms capable of adapting flexibly to non-stationary environments where conditions change dynamically. Ultimately, our goal is to realize a general-purpose intelligent optimization system that balances prediction and adaptation, applicable to diverse societal challenges.
Problem-Solving Inspired by Brain and Swarm Dynamics
We are developing optimization algorithms that autonomously derive optimal solutions by modeling the interactive behaviors observed in brain activity and animal swarms. These nonlinear and dynamic phenomena provide a foundation for building novel approaches to complex problem-solving. Moving forward, we aim to apply these methods to real-world challenges such as traffic flow control and evacuation guidance during disasters.