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Department of Civil and Environmental Engineering 社会環境工学科

井田 憲一(いだ けんいち)

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工学部/生命情報学科 教授
大学院工学研究科/生命情報学専攻/環境・生命工学専攻

専門分野 ソフトコンピューティング 最適化手法
担当授業科目

オペレーションズ・リサーチ 数理計画 ソフトコンピューティング
大学院/数理計画特論 ソフトコンピューティング論

私のプロフィール

学生時代にグリークラブで合唱をやっていました。パートはトップテノールです。その頃から鍛えられていたので、発声には自信があり、講義にマイクを使わなくても特に不自由を感じません。今も当時のクラブ仲間で集まってハモることもあります。今では私の数少ないストレス解消法の一つになっています。

最終学歴 工学院大学大学院工学研究科修了
学 位 工学博士
所属学会

電子情報通信学会 日本経営工学会 電気学会
日本知能情報ファジィ学会 米国IIEなど

連絡先

TEL / FAX 027-265-7360  E-Mail ida@maebashi-it.ac.jp
※ メールアドレスをコピーする際は@マークを半角にしてください。

技術相談・講演・共同研究に応じられるテーマ

各種ソフトコンピューティング技術に基づく最適化手法の研究
生産計画やSCMなどにおける各種スケジューリング手法の研究開発
輸送・配送計画や積荷の上げ下ろしなどの最適レイアウト設計手法の研究開発
自分の望む曲が簡単に作れる自動作曲システムの開発
損をしない投資信託のための銘柄選択手法の研究開発

キーワード

生産管理、数理計画、ソフトコンピューティング、最適化手法

現在取り組んでいる研究内容

私たちは計画を立てたり、行動したりしようとするとき、必ず意思決定を行っている。それは旅行や買い物という個人レベルのものから企業や国家の浮沈に関わる重要なプロジェクトまで非常に幅が広い。
数理計画は、この意思決定に対する科学的なアプローチであり、対象となるシステムを数学モデルで定式化し、その数学モデルを操作してシステムを運営する最適な方法(最適解)を見つけるものである。従来の数理計画では、この数学モデルを確定値モデルとして定式化してきたが、現実には確定値で表現するよりむしろ、「だいたいこれくらい」というようなあいまいな値で表現するほうが適切な場合も多い。また、人間の神経細胞をモデルとしたニューラルネットワーク(NN)や生物学の生物進化の現象をモデルとした遺伝的アルゴリズム(GA)などのソフトコンピューティング技術が数理計画の新しいアプローチとして注目されている。
本研究では、このようなあいまいさをもつファジィモデルやソフトコンピューティング技術を各種数理計画問題に導入することを試みるとともに、その効率的な解法アルゴリズムの研究とプログラム開発を行う。
本研究過程で得られた成果は、国内外の各種学会論文誌や国際会議などで掲載・発表されているとともに、そこから生み出されたプログラムは、大学、農林試験場、畜産試験場、病院などの公共機関から建設、石油プラント、電機、金属などの民間企業まで広く提供され、実際に利用されている。また、これらの各種プログラムは、インターネット上でのオンラインソフトとして無償で公開・頒布も行っている。

主な研究業績

著書

1) 玄光男,井田憲一:Mathematica ニューラルネットワークと最適化,共立出版,pp.164,(1998)

2) 玄光男,井田憲一:線形計画-最適化とケーススタディ-,共立出版,pp.162,(2003)

論文

1) 井田憲一,大澤明:遊休時間短縮型GAによるジョブショップスケジューリング問題の一解法,電気学会論文誌C,125,8,pp.1305~1312,(2005)

2) Y.Kimura, and K.Ida:Improved genetic algorithm for VLSI floorplan design with non-slicing structure,International J. of Computers and Industrial Engineering,50,4,pp.528~540,(2006)

3) 木村要介,井田憲一:パレタイジング問題のための形質を継承する遺伝的アルゴリズムの提案,電子情報通信学会論文誌(A),J90-A,12,pp.960~966,(2007)

4) K.Abe, and K.Ida:Genetic local search method for re-entrant flow shop problem,International J. of Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks,18,pp.381~387,(2008)

5) 井田憲一,岡 賢作:GAによるフレキシブルジョブショップスケジューリング問題の一解法,電気学会論文誌C,129,3,pp.505~511,(2009)

6) K.Abe, K.Ida, and M.Gen:GA method for the multi-objective transportation problem,International J. of Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks,20,pp.251~258,(2010)