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J-GLOBAL ID:200901015218198487   Update date: Jan. 30, 2024

Iima Hitoshi

イイマ ヒトシ | Iima Hitoshi
Affiliation and department:
Job title: Associate Professor
Homepage URL  (1): http://vega.is.kit.ac.jp/
Research field  (3): Soft computing ,  Intelligent informatics ,  Control and systems engineering
Research keywords  (9): Deep reinforcement learning ,  機械学習 ,  Evolutionary computation ,  強化学習 ,  最適化 ,  Machine Learning ,  Genetic Algorithm ,  Reinforcement learning ,  Optimization
Research theme for competitive and other funds  (20):
  • 2022 - 2025 Development of Analysis and Design Methods of Systems That Fuse Various Models and Data in the IOT Era
  • 2020 - 2023 Combinatorial Optimizer Based on Deep Reinforcement Learning
  • 2019 - 2023 ファイナンス理論の臨床性評価における深層学習の活用
  • 2011 - 2013 Development of Analysis and Design Methods for Dynamical Systems Based on Algorithm Models
  • 2010 - 2012 Swarm Reinforcement Learning Methods Based on PSO for Complicated Learning Problems
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Papers (117):
  • Hitoshi Iima, Yohei Hazama. Genetic algorithm introducing the estimation of optimal objective function values in subproblems by pre-training. Neural Computing and Applications. 2023
  • Yohei Hazama, Hitoshi Iima. Evolutionary Multi-task Optimization Introducing Task Assignment Based on a Search Degree. Proceedings of International Conference on Engineering and Emerging Technologies. 2022. 1-6
  • R. Kataoka, Y. Karuno, Hitoshi Iima. Drone Scheduling for Parcel Delivery with a Given Truck Route and Setup Times. Proceedings of Joint Interenational Conferfence on Soft Computing and Intelligent Systems and International Symposium on Advanced Intelligent Systems. 2022. 1-6
  • Hitoshi Iima, Yoshiyuki Nakamura. Hyperheuristic Method Based on Deep Reinforcement Learning. Proceedings of 12th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI). 2022. 303-306
  • 室田真吾, 飯間 等. 異種データを生成する敵対的生成ネットワーク. 電気学会論文誌C. 2022. 142. 7. 781-787
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MISC (26):
  • Expected-Policy Reinforcement Learning Method for Dilemma Problems : Method of Reducing Setting Parameters. 2016. 60. 6p
  • Swarm Reinforcement Learning Method Introducing Multiple Heuristic Policies. 2016. 60. 6p
  • IIMA Hitoshi, KUROE Yasuaki. Reinforcement Learning Based on Particle Swarm Optimization. Systems, control and information. 2013. 57. 10. 408-414
  • 黒江康明, 飯間 等. 群強化学習法. 計測と制御. 2013. 52. 6. 540-547
  • Yamawake Shota, Kuroe Yasuaki, Iima Hitoshi. 2B1-6 Solution of Swarm Reinforcement Learning Method for Multi-Agent Tasks : Applicable to Dilemma Problems. FAN Symposium : Intelligent System Symposium-fuzzy, AI, neural network applications technologies. 2011. 2011. 21. 223-226
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Books (3):
  • AI導入によるバイオテクノロジーの発展
    シーエムシー出版 2018
  • これからの強化学習
    森北出版 2016
  • メタヒューリスティクスと応用
    オーム社 2007 ISBN:9784886862617
Lectures and oral presentations  (223):
  • 深層強化学習を用いたカリキュラム設計法
    (電気学会システム研究会 2023)
  • 往復翻訳を教師とした言い換え生成モデルによる高速テキストデータ拡張
    (第37回人工知能学会全国大会 2023)
  • 遺伝的アルゴリズムとAdamを統合した機械学習法の改良
    (第67回システム制御情報学会研究発表講演会 2023)
  • 受諾回数を考慮した代替出勤依頼アルゴリズムの提案
    (第67回システム制御情報学会研究発表講演会 2023)
  • 敵対的生成ネットワークによる為替レートの予測
    (第67回システム制御情報学会研究発表講演会 2023)
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Education (3):
  • - 1995 Kyoto Institute of Technology
  • - 1993 Kyoto Institute of Technology
  • - 1991 Kyoto Institute of Technology
Professional career (1):
  • Doctor of Engineering (Kyoto Institute of Technology)
Work history (2):
  • 2007 - Kyoto Institute of Technology
  • 1995 - Kyoto Institute of Technology
Committee career (24):
  • 2021 - 現在 IEEE関西支部 Student Activities Committee Member
  • 2020 - 現在 スケジューリング学会 理事
  • 2009 - 現在 電気学会学会活動推進員
  • 2023 - 2024 計測自動制御学会 システム・情報部門副委員長
  • 2022 - 2024 電気学会 調査専門委員会委員長
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Awards (6):
  • 2021 - システム制御情報学会 学会賞論文賞
  • 2019 - The Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication Best Poster Award
  • 2014 - SSI2014優秀論文賞
  • 2005 - 電気学会C部門大会優秀論文発表賞
  • 2004 - 電気学会産業応用部門産業計測制御技術委員会優秀論文発表賞
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Association Membership(s) (7):
電子情報通信学会 ,  スケジューリング学会 ,  電気学会 ,  計測自動制御学会 ,  システム制御情報学会 ,  IEEE ,  進化計算学会
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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