大規模・複雑システムの最適化・効率化を実現するための機械学習技術に関する研究 (第2報)

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST16019

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2016/06/18

タイトル(英語): Researches on machine learning techniques for optimization and efficiency of large-scale systems (second report)

著者名: 舘山 武史(愛知工科大学)

著者名(英語): Takeshi Tateyama(Aichi University of Technology)

キーワード: 大規模・複雑システム|機械学習|モデリング|シミュレーション|最適化|large-scale systems|machine learning|modeling|simulation|optimization

要約(日本語): 近年の産業システムは多種多様な要素を含み、大規模・複雑化する傾向にあり、その構築や運用が困難となってきている。大規模機械学習委員会では、2014年10月からこのような大規模システムの最適化・効率化に関する課題を解決することを目的とした機械学習技術およびモデリング、シミュレーション等の関連技術に関する調査研究を行っている。本論文では、本委員会の活動概要および委員が従事している最新の研究概要について述べる。

要約(英語): Our committee has conducted researches and surveys regarding machine learning, modeling and simulation techniques to optimize and improve the efficiency of large-scale systems, along with a broad range of relevant industrial systems. This paper describes the outlines of recent studies which the committee undertakes.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 510 Kバイト