学術雑誌掲載論文(査読付き原著論文)

  1. Minoru SAKAGUCHI, Setsuko SAKAI: "Partial information in a simplified two-person poker", Math. Japonica, Vol.26, No.6, pp.695-705 (1981)
  2. Minoru SAKAGUCHI, Setsuko SAKAI:"Solutions to a class of two-person Hi-Lo poker", Math. Japonica, Vol.27, No.6, pp.701-714(1982)
  3. Setsuko SAKAI:"Solutions to three-person Hi-Lo poker", Math. Japonica, Vol.29, No.3, pp.449-469(1984)
  4. Setsuko SAKAI:"A Model for real poker with an upper bound of assets", JOTA, Vol.50, No.1, pp.149-163(1986)
  5. Setsuko SAKAI: "A simplified two-person poker with a noisy communication channel between players", Journal of Information & Optimization Sciences, Vol.8, No.2, pp.141-153(1987)
  6. Setsuko SAKAI:"Information Structures and Optimal Behaviors in Poker", 学位論文, 大阪大学(1987.4)
  7. Hiroaki Kuwano, Setsuko SAKAI, Shigeru KUSHIMOTO:"The possibility distribution of α-optimal Z(α) in fuzzy linear programing problem", Math. Japonica, Vol.39, No.1, pp.137-145(1994)
  8. 高濱徹行, 阪井節子, 小倉久和, 中村正郎: "強化学習法による離散値制御のためのファジィ制御規則の学習", 日本ファジィ学会誌, Vol.8, No.1, pp.115-122 (1996.2)
  9. 高濱徹行, 牧野とみ, 阪井節子: "CAI システムにおけるグラフィカル・ユーザインタフェースの分離手法", 教育システム情報学会誌, Vol.13, No.4, pp. 199-212 (1997.1)
  10. Masahiro UEDA, Akio MATSUMURA, Mugen KAWAZU, Setsuko SAKAI: "Real-time optical measureing system for dye colour and concentration--II. Dispersive dye", Optics and Lasers in Engineering, Vol.27 pp.259-267(1997)
  11. 高濱徹行, 阪井節子:"遺伝的アルゴリズムによる多目的ファジィスケーリング制御規則の学習", 電子情報通信学会論文誌, Vol.J81-D-II, No.1, pp.119-126 (1998.1)
  12. 高濱徹行, 阪井節子: "制約付き非線形最適化手法α制約法によるファジー制御ルールの最適化", 電子情報通信学会論文誌, Vol.J82-A, No.5, pp.658-668 (1999.5)

    T.Takahama, S.Sakai: "Tuning Fuzzy Control Rules by the α Constrained Method which Solves Constrained Nonlinear Optimization Problems", Electronics and Communications in Japan, Part3: Fundamental Electronic Science, Vol.83, No.9, pp.1-12 (2000.9)


  13. 高濱徹行, 阪井節子, 磯道義典: "チームによる教育をモデル化した最適化手法「チームモデル」の提案", 電子情報通信学会論文誌, Vol.J83-D-I,No.1,pp.143-152 (2000.1)
  14. 高濱徹行, 阪井節子: "α制約Simplex法によるファジィ制御ルールの学習", 電子情報通信学会論文誌, Vol.J83-D-I,No.7, pp.770-779 (2000.7)
  15. 高濱徹行, 阪井節子, 市村匠, 磯道義典: "形状パラメータを有するファジィ推論ルールの逐次学習", 電子情報通信学会論文誌, Vol.J83-D-I,No.9, pp.1025-1029 (2000.9)
  16. 高濱徹行, 阪井節子, 磯道義典: "変異遺伝子を導入した遺伝的アルゴリズム(MGGA)の提案", 電子情報通信学会論文誌, Vol.J84-D-I,No.9, pp.1297-1306 (2001.9)
  17. 高濱徹行, 阪井節子: "多目的非線形最適化手法 Vector Simplex 法による多目的ファジィ制御ルールの対話的学習", 情報処理学会論文誌, Vol.42,No.11, pp.2607-2617 (2001.11)
  18. 高濱徹行, 阪井節子, 市村匠, 磯道義典: "退化現象を導入した遺伝的アルゴリズム GAd による構造最適化", 電子情報通信学会論文誌, Vol.J86-D-I, No.3, pp.140-149 (2003.3)
  19. T.Takahama, S.Sakai, T.Ichimura and Y.Isomichi: "Structural Optimization by Genetic Algorithm with Degeneration (GAd)", Systems and Computers in Japan, Vol.35, No.5, pp.32-43 (2004.5)
  20. 高濱徹行, 阪井節子: "α制約遺伝的アルゴリズム αGA による制約付き最適化", 電子情報通信学会論文誌, Vol.J86-D-I, No.4, pp.198-207 (2003.4)
  21. T.Takahama and S.Sakai: "Constrained Optimization by α Constrained Genetic Algorithm (αGA)", Systems and Computers in Japan, Vol.35, No.5, pp.11-22 (2004.5)
  22. 高濱徹行, 阪井節子, 磯道義典: "遺伝的退化アルゴリズム GAd によるファジィルールの構造学習における退化速度の自動調整に関する検討", 日本知能情報ファジィ学会誌, Vol.16, No.1, pp.33-43 (2004.2)
  23. T.Takahama and S.Sakai: "Constrained Optimization by the α Constrained Particle Swarm Optimizer", Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.9, No.3, pp.282-289 (2005.5)
  24. T.Takahama and S.Sakai: "Constrained Optimization by Applying the alpha Constrained Method to the Nonlinear Simplex Method with Mutations", IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol.9, No.5, pp.437- 451 (2005.10)

  25. 高濱徹行, 阪井節子: "ε制約遺伝的アルゴリズムによる制約付き最適化", 情報処理学会論文誌, Vol.47, No.6, pp.1861-1871 (2006.6)
  26. 高濱徹行, 阪井節子, 原章: "低精度の近似モデルを用いた比較推定法によるDifferential Evolutionにおけ る関数評価回数の削減", 電子情報通信学会論文誌, Vol.J91-D, No.5, pp.1275-1285 (2008.5)
  27. 高濱徹行, 阪井節子: "低精度近似モデルを利用したε 制約Differential Evolutionによる効率的な制約付き最適化", 人工知能学会論文誌, Vol.24, No.1, pp.34-45 (2009.1)
  28. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Fast and Stable Constrained Optimization by the ε Constrained Differential Evolution", Pacific Journal of Optimization, Vol. 5, No. 2, pp.261-282 (2009.5)
  29. Tetsuyuki Takahama, Setsuko Sakai, Akira Hara, and Noriyuki Iwane: "Predicting Stock Price Using Neural Networks Optimized by Differential Evolution with Degeneration", International Journal of Innovative Computing, Information and Control (IJICIC), Vol.5, No.12, pp.5021-5031 (2009.12)
  30. 高濱徹行, 阪井節子, 原 章: "RDE: 探索点のランク情報を利用した効率的なDifferential Evolutionの提案", 電子情報通信学会論文誌, Vol.J95-D, No.5, pp.1196-1205 (2012.5)
  31. T.Takahama and S.Sakai: "Improving an Adaptive Differential Evolution Using Hill-Valley Detection", International Journal of Hybrid Intelligent Systems, Vol.13, No.1, pp.1-13 (2016.3)
    DOI
  32. T.Takahama, S.Sakai, J. Kuashida and A. Hara: "Particle Swarm Optimization with Mutation Operations Controlled by Landscape Modality Estimation using Hill-Valley Detection", Artificial Life and Robotics, Vol.21, No.4, pp.423-433 (2016.12)
    DOI SharedIt
  33. T.Takahama and S.Sakai:"The velocity updating rule according to an oblique coordinate system with mutation and dynamic scaling for particle swarm optimization", Artificial Life and Robbotics, Vol.23, No.4, pp.618-627 (2018.12)
    DOI
  34. T.Takahama and S.Sakai: "Constrained Optimization by Improved Particle Swarm Optimization with the Equivalent Penalty Coefficient Method", Artificial Life and Robotics, Vol.25, No.4, pp.612-623 (2020.10)
    DOI, SharedIt

著書

  1. T.Takahama, S.Sakai and Y.Isomichi: "Structural Optimization of Neural Networks by Genetic Algorithm with Degeneration (GAd)", In J.C.Rajapakse and L.Wang (eds.) Neural Information Processing: Research and Development, Springer Verlag, pp.256-277 (2004)
  2. S.Sakai and T.Takahama: "Constrained Optimization by α Constrained Genetic Algorithm with Simplex Crossover", In T.Tokimasa, S.Hiraki and N.Kaio (eds.) Applied Economic Informatics and Systems Sciences, Kyushu University Press, pp.173-208 (2005)
  3. S.Sakai and T.Takahama: "Constrained Optimization by Applying a Stochastic Constrained Method to Particle Swarm Optimization", In S.Hiraki and M.Sakaguchi (eds.) System Sciences for Economics and Informatics, Kyushu University Press, pp.71-87 (2007)
  4. T.Takahama and S.Sakai: "Constrained Optimization by the ε Constrained Differential Evolution with Dynamic ε-level Control", in U. Chakraborty (ed.) Advances in Differential Evolution, Springer-Verlag, pp. 139-154 (2008.7)
  5. S.Sakai and T.Takahama: "Multiobjective Optimization by Improved NSGA-II with Extended Crossover and Uniform Distance Selection", In M.Kitahara, K.Ota and Y.Arisada (eds.) Research on Information Society and Social Systems, Kyushu University Press, pp.121-142 (2008.10)
  6. T.Takahama and S.Sakai: "Solving Difficult Constrained Optimization Problems by the ε Constrained Differential Evolution with Gradient-Based Mutation", in E.Mezura-Montes (ed.) Constraint-Handling in Evolutionary Optimization, Springer-Verlag, pp.51-72 (2009.4)
  7. S.Sakai and T.Takahama: "A Parametric Study on Estimated Comparison in Differential Evolution with Rough Approximation Model", In M.Kitahara and K.Morioka (eds.) Social Systems Solution by Legal Informatics, Economic Sciences and Computer Sciences , Kyushu University Press, pp.112-134 (2010.3)
  8. T.Takahama and S.Sakai: "Reducing Function Evaluations Using Adaptively Controlled Differential Evolution with Rough Approximation Model", in Y.Tenne and C.-K. Goh (eds.) Computational Intelligence in Expensive Optimization Problems, Springer-Verlag, pp.111-129 (2010.4)
  9. S.Sakai and T.Takahama: "RIDE: Differential Evolution with a Rotation-Invariant Crossover Operation for Nonlinear Optimization", in S.Hiraki and N.Zhang (eds.) The New Viewpoints and New Solutions of Economic Sciences in the Information Society, Kyushu University Press, pp.85-108 (2011.3)
  10. S.Sakai and T.Takahama: "A Comparative Study on Neighborhood Structures for Speciation in Species-Based Differential Evolution", in M.Kitahara and C.Czerkawski (eds.) Social Systems Solutions Applied by Economic Sciences and Mathematical Solutions, Kyushu University Press, pp.111-135 (2012.3)
  11. S.Sakai and T.Takahama: "A Comparative Study on Graph-Based Speciation Mothods for Species-Based Differential Evolution", in M.Kitahara and C.Czerkawski (eds.) Social Systems Solutions through Economic Sciences, Kyushu University Press, pp.105-125 (2013.3)
  12. S.Sakai and T.Takahama: "A Comparative Study on Estimation Methods of Landscape Modality for Evolutionary Algorithms", in M.Kitahara and C.Czerkawski (eds.) Legal Informatics, Economic Science and Mathematical Research, Kyushu University Press, pp.55-80 (2014.3)
  13. S.Sakai and T.Takahama: "A Study on Adaptive Parameter Control for Interactive Differential Evolution Using Pairwise Comparison", in M.Kitahara and K.Okamura (eds.) New Solutions in Legal Informatics, Economic Sciences and Mathematics, pp.101-121 (2015.3)
  14. S.Sakai and T.Takahama: "A Comparative Study on Detecting Ridge Structure for Population-Based Optimization Algorithms", in M.Kitahara and H.Teramoto (eds.) Contemporary Works in Economic Sciences: Legal Informatics, Economics, OR and Mathematics, Kyushu University Press, pp.61-82 (2016.2)
  15. S.Sakai and T.Takahama: "A Comparative Study on Grouping Methods for an Adaptive Differential Evolution", in M.Kitahara and H.Teramoto (eds.) Challenging Researches in Economic Sciences: Legal Informatics, Environmental Economics, Economics, OR and Mathematics, Kyushu University Press, pp.51-91 (2017.3)
  16. S.Sakai and T.Takahama: "A Study on Selecting an Oblique Coordinate System for Rotation-Invariant Blend Crossover in a Real-Coded Genetic Algorithm", in A.Kadoya and H.Teramoto (eds.) Recent Studies in Economic Sciences: Information Systems, Project Managements, Economics, OR and Mathematics, Kyushu University Press, pp.65-87 (2018.2)
  17. S.Sakai and T.Takahama: "A Study on an Equivalent Penalty Coeffcient Value for Adaptive Control of the Penalty Coeffcient in Constrained Optimization by Differential Evolution", in A.Kadoya and K.Morioka (eds.) Recent Studies in Economic Sciences, Kyushu University Press, pp.65-87 (2019.2)
  18. S.Sakai and T.Takahama: "A Study on a Directional Mutation Operation for an Adaptive Differential Evolution", in A.Kadoya and J.Maeda (eds.) Current Researches for Applied Economics, Information Systems, Mathematics and OR, Kyushu University Press, pp.59-71 (2020.2)
  19. S.Sakai and T.Takahama: "Graph-Based Speciation Using Beta-Relaxed Relative Neighborhood Graph for Multimodal Optimization by Differential Evolution", in J.Maeda, K.Okamura and H.Dekihara (eds.) New Approches for Operations Research and Applied Economic, Kyushu University Press, pp.15-40 (2021.2)
  20. S.Sakai and T.Takahama: "A Study on Multi-Armed Bandit Algorithms for Dynamic Selection of Parameters and Topologies in Particle Swarm Optimization", in J.Maeda, K.Okamura and H.Dekihara (eds.) Operations Researche and Information Systems, Kyushu University Press, pp.21-48 (2022.2)
  21. S.Sakai and T.Takahama: "A Study on Converging and Moving Detection Using Distance Between the Center and the Best Solution for Particle Swarm Optimization", in K.Ota, J.Maeda and A.Nushimoto (eds.) Economic History, Flow of Funds, Information Systems and Operations Research, Kyushu University Press, pp.69-89 (2023.2)

査読付き国際会議論文

  1. T.Takahama, S.Sakai: "LEARNING FUZZY RULES FOR BANG-BANG CONTROL BY REINFOCEMENT LEARNING METHOD", Proc. of 1996 International Fuzzy Systems and Intelligent Controls Conference, pp.193-202 (1996.4)
  2. S.Sakai, T.Takahama: "Learning fuzzy control rules by α constrained Simplex method", The 4th Asian/Pacific International Symposium on Instrumentation, Measurement & Automatic Control (IMC'99), pp.240-246 (1999.8)
  3. T.Takahama, S.Sakai: "Learning Fuzzy Control Rules by α Constrained Powell's Method", 1999 IEEE International Fuzzy Systems Conference Proceedings, Vol.2, pp.650-655 (1999.8)
  4. T.Takahama, S.Sakai: "An Optimization Algorithm ``Team Model''", Proc. of 1999 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, Vol.3, pp.563-568 (1999.10)
  5. T.Takahama, S.Sakai: "Multiobjective Nonlinear Optimization Method ``Vector Simplex''", In "Parametric Optimization and Related Topics V" (J.Guddat, R.Hirabayashi, H.Jongen, F.Twilt eds.), Proc. of the International Conference on Parametric Optimization and Related Topics V, Peter Lang Publ., Frankfurt am Main, pp.179-193 (2000)
  6. T.Takahama, S.Sakai: "Team Model and Taught-by-the-best Operation", Proc. of the Congress on Evolutionary Computation 2001 (CEC2001), Vol.2, pp.1093-1100 (2001.5)
  7. S.Sakai, T.Takahama: "Learning Fuzzy Control Rules by Vector Simplex Method", Proc. of Joint 9th IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference (IFSA/NAFIPS 2001), Vol.5, pp.2541-2546 (2001.7)
  8. T.Takahama, S.Sakai: "Learning Game Strategy by Multi-Agent TD Players", Proc. of 2nd International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking & Parallel/Distributed Computing (SNPD'01), pp.731-738 (2001.8)
  9. T.Takahama and S.Sakai: "Learning Game Strategy in an Artificial Game Society", Proc. of Pan-Yellow-Sea International Workshop on Information Technologies for Network Era 2002 (PYIWIT'02), pp. 172-179 (2002.3)
  10. T.Takahama and S.Sakai: "Structural Learning by Genetic Algorithm with Damaged Genes", Proc. of the IASTED International Conference on Artificial and Computational Intelligence (ACI 2002, Tokyo, Japan), pp.161-166, ACTA Press, Anaheim, USA (2002.9)
  11. T.Takahama and S.Sakai: "Structural Optimization of Neural Network by Genetic Algorithm with Damaged Genes", Proc. of the 9th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP'02, Singapore), Vol.3, pp.1211-1215 (2002.11)
  12. T.Takahama and S.Sakai: "Learning Structure of RBF-Fuzzy Rule Bases by Degeneration", Proc. of 2003 International Conference on Fuzzy Information Processing (FIP2003, Beijing, China), Vol.2, pp.611-616 (2003.3)
  13. T.Takahama, S.Sakai and N.Iwane: "Structural Learning of RBF-Fuzzy Rule Bases Based on Information Criteria and Degeneration", Proc. of 2003 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, pp.2581-2586 (2003.10)
  14. T.Takahama and S.Sakai: "Constrained Optimization by Combining the α Constrained Method with Particle Swarm Optimization", Proc. of Joint 2nd International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 5th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2004,Yokohama,Japan) (2004.9)
  15. T.Takahama and S.Sakai: "Structural Learning of Neural Networks by Coevolutionary Genetic Algorithm with Degeneration", Proc. of 2004 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC2004, Hague, Netherlang), pp.3507-3512 (2004.10)
  16. T.Takahama and S.Sakai: "Constrained Optimization by ε Constrained Particle Swarm Optimizer with ε-level Control", Proc. of the 4th IEEE International Workshop on Soft Computing as Transdisciplinary Science and Technology (WSTST'05), pp.1019-1029 (2005.5)
  17. Tetsuyuki Takahama, Setsuko Sakai and Noriyuki Iwane: "Constrained Optimization by the ε Constrained Hybrid Algorithm of Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithm", Proc. of the 18th Australian Joint Conference on Artificial Intelligence (AI2005, Sydney, Australia), Lecture Notes in Computer Science 3809, Springer-Verlag, pp.389-400 (2005.12)
  18. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Solving Constrained Optimization Problems by the ε Constrained Particle Swarm Optimizer with Adaptive Velocity Limit Control", Proc. of the 2nd IEEE International Conference on Cybernetics & Intelligent Systems (CIS2006, Bangkok, Thailand), pp. 683-689 (2006.6) PDF file
  19. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Constrained Optimization by the ε Constrained Differential Evolution with Gradient-Based Mutation and Feasible Elites", Proc. of 2006 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2006, Vancouver, Canada), pp.308-315 (2006.7) 受賞: 2006 IEEE Congress on Evolutionary Computation Competition Program Award -- Nonlinear Programming PDF file
  20. T.Takahama, S.Sakai and Noriyuki Iwane: "Solving Nonlinear Constrained Optimization Problems by the ε Constrained Differential Evolution", Proc. of 2006 IEEE Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC2006, Taipei, Taiwan), pp.2322-2327 (2006.10) PDF file
  21. Tetsuyuki Takahama, Setsuko Sakai, Akira Hara, and Noriyuki Iwane: "Structural Learning of Neural Networks by Differential Evolution with Degeneration using Mappings", Proc. of 2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2007, Singapore), pp.3434-3441 (2007.9) PDF file
  22. Tetsuyuki Takahama, Setsuko Sakai: "Reducing Function Evaluations in Differential Evolution using Rough Approximation-Based Comparison", Proc. of 2008 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2008, Hong Kong) (2008.6)
  23. Tetsuyuki Takahama, Setsuko Sakai: "Efficient Optimization by Differential Evolution using Rough Approximation Model with Adaptive Control of Error Margin", Proc. of the Joint 4th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 9th International Symposium on advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS 2008, Nagoya), pp.1238-1243 (2008.9)
  24. Tetsuyuki Takahama, Setsuko Sakai, Akita Hara, Noriyuki Iwane: Predicting Stock Price using Neural Networks Optimized by Differential Evolution with Degeneration, 2008 International Symposium on Intelligent Informatics (ISII2008, Kumamoto), p.20(extended abstract), (2008.12)
  25. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "A Comparative Study on Kernel Smoothers in Differential Evolution with Estimated Comparison Method for Reducing Function Evaluations", Proc. of 2009 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2009, Trondheim, Norway), pp.1367-1374 (2009.5)
  26. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Constrained Optimization by the Epsilon Constrained Differential Evolution with an Archive and Gradient-Based Mutation", Proc. of 2010 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2010, Barcelona, Spain), 1680-1688 (2010.7) 受賞: IEEE Computational Intelligence Society, 2010 Congress on Evolutionary Computation Competition on Real-Parameter Optimization
    DOI
  27. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Efficient Constrained Optimization by the Epsilon Constrained Adaptive Differential Evolution", Proc. of 2010 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2010, Barcelona, Spain), 2052-2059 (2010.7)
    DOI
  28. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Solving Nonlinear Optimization Problems by Differential Evolution with a Rotation-Invariant Crossover Operation using Gram-Schmidt process", Proceedings of the World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC2010,Kitakyushu), pp.533-540 (2010.12)
    DOI
  29. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Efficient Nonlinear Optimization by Differential Evolution with a Rotation-Invariant Local Sampling Operation", Proc. of 2011 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2011, New Orleans, USA), pp.2215-2222 (2011.6)
    DOI
  30. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Fuzzy C-Means Clustering and Partition Entropy for Species-Best Strategy and Search Mode Selection in Nonlinear Optimization by Differential Evolution", Proc. of 2011 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE2011, Taipei, Taiwan), pp.290-297 (2011.6)
    DOI
  31. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Efficient Constrained Optimization by the Epsilon Constrained Rank-Based Differential Evolution", Proc. of 2012 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2012, Brisbane, Australia), pp.62-69 (2012.6)
    DOI
  32. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Differential Evolution with Dynamic Strategy and Parameter Selection by Detecting Landscape Modality", Proc. of 2012 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2012, Brisbane, Australia), pp.2114-2121 (2012.6)
    DOI
  33. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Large Scale Optimization by Differential Evolution with Landscape Modality Detection and a Diversity Archive", Proc. of 2012 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2012, Brisbane, Australia), pp.2842-2849 (2012.6)
    DOI
  34. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Differential Evolution with Graph-Based Speciation by Competitive Hebbian Rules", Proc. of 2012 Sixth International Conference on Genetic and Evolutionary Computing (ICGEC2012, Kitakyushu, Japan), pp.445-448 (2012,8)
    DOI
  35. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Efficient Constrained Optimization by the ε Constrained Differential Evolution with Rough Approximation Using Kernel Regression", Proc. of 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2013, Cancun, Mexico), pp.1334-1341 (2013.6)
    DOI
  36. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Selecting Strategies in Particle Swarm Optimization by Sampling-Based Landscape Modality Detection", Proc. of the 2014 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA'14, Las Vegas, USA), pp.215-221 (2014.7)
  37. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Selecting Strategies in Particle Swarm Optimization by Sampling-Based Landscape Modality Detection using Inner Products", Proc. of SICE Annual Conference 2014 (SICE2014, Sapporo), pp.1561-1566 (2014.9)
  38. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "An Adaptive Differential Evolution Considering Correlation of Two Algorithm Parameters", Proc. of the Joint 7th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 15th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS 2014, Kitakyushu), pp.618-623 (2014.12)
  39. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Emerging Collective Intelligence in Othello Players Evolved by Differential Evolution", Proc. of the 2015 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG2015, Tainan, Taiwan), pp.214-221 (2015.8)
  40. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Improving Particle Swarm Optimization by Estimating Landscape Modality Using a Proximity Graph", Proc. of the First International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM2015, Kyoto), pp.356-363 (2015.10)
  41. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Improving an Adaptive Differential Evolution Using Hill-Valley Detection", Proc. of the 7th International Conference on Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR2015, Hakata), pp.284-289 (2015.11)
  42. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Learning Game Players by an Evolutionary Approach Using Pairwise Comparison without Prior Knowledge", Proc. of International Conference on Intelligent Informatics and BioMedical Sciences 2015 (ICIIBMS2015, Onna, Okinawa), pp.121-127 (2015.11)

  43. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "An Adaptive Differential Evolution with Adaptive Archive Selection and Hill-Valley Detection", Proc. of the 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2016, Vancouver, Canada), pp.48-55 (2016.7)
    DOI
  44. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "An Adaptive Differential Evolution with Learning Parameters According to Groups Defined by the Rank of Objective Values", Proc. of the Eighth International Conference on Swarm Intelligence (ICSI2017, Fukuoka), pp.411-419 (2017.7)
  45. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "An Adaptive Differential Evolution with Exploitation and Exploration by Extreme Individuals", Proc. of SICE Annual Conference 2017 (SICE2017, Kanazawa), pp.1147-1152 (2017.9)
  46. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Particle Swarm Optimization with the Velocity Updating Rule According to an Oblique Coordinate System", Proc. of the 2nd International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM2017, Kyoto), pp.70-77 (2017.10)
  47. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Grouping of Genes According to Correlation Coeffcients and Grouping-Based Crossover for Adaptive Differential Evolution", Extended Abstract of The 50th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications (SSS'18, Kyoto), pp.115-116 (2018.11)
  48. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "A New Binomial Crossover Considering Correlation Among Decision Variables for Adaptive Differential Evolution", Proc. of Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems(SCIS'ISIS2018, Toyama), pp.467-473 (2018.12)
  49. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "An Equivalent Penalty Coefficient Method: An Adaptive Penalty Approach for Population-Based Constrained Optimization", Proc. of 2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2019, Wellington, New Zealand), pp.1621-1628 (2019.6)
    PDF file DOI
  50. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Constrained Optimization by Improved Particle Swarm Optimization with the Equivalent Penalty Coefficient Method", Proc. of the 3rd International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics (SWARM2019, Okinawa, Onna), pp.266-273 (2019.11)
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    Best Paper Award : The 3rd International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics
  51. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: Proc. of Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2020, online), pp.262-268 (2020.12)
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  52. Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai: "Converging and Moving Detection Using an Outward Vector Rate for Adaptive Differential Evolution", Proc. of the Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2022, online) (2022.11)
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紀要論文

  1. Toshio YAGI, Teruhiko UEMUKAI, Takeshi MASUI, Hiroyuki Kurokuzu, Kihachiro TSUDO, Setsuko SAKAI, Yoshinori KAJIKI, Tatsushi YAMAMOTO, Yasuhiro NASU: "A study on computer system for information processing education in universities", 甲子園大学紀要, Vol14(B), pp.1-9(1986)
  2. 上向井照彦, 桝井猛, 阪井節子, 梶木克則, 山本達司, 那須靖弘:"大型計算機を 用いた情報処理演習システム", 甲子園大学紀要, Vol15(B), pp.1-10(1987)
  3. 上向井照彦, 桝井猛, 阪井節子, 梶木克則, 山本達司, 那須靖弘:"再帰プログラム のCAIによる学習(PROLOGのCAI)", 甲子園大学紀要, Vol16(B), pp.1-10(1988)
  4. 桝井猛, 那須靖弘, 梶木克則, 阪井節子,上向井照彦:"大型計算機を用いた 情報処理演習システムU", 甲子園大学紀要, Vol16(B), pp.19-30(1988)
  5. 上向井照彦, 桝井猛, 阪井節子, 梶木克則, 那須靖弘:"経営情報学部における 情報処理応用教育", 甲子園大学紀要, Vol17(B), pp.1-6(1989)
  6. 桝井猛, 那須靖弘, 梶木克則, 阪井節子,上向井照彦:"大型計算機を用いた グラフィックス演習", 甲子園大学紀要, Vol17(B), pp.33-42(1989)
  7. Setsuko SAKAI:"A simplified two-person multi-stage poker with a random termination time", 南山経営研究, Vol.4, No.2, pp.147-157(1989)
  8. Setsuko SAKAI:"Values of a class of Hi-Lo poker", 甲子園大学紀要, Vol.17(B), pp.13-24(1989)
  9. Setsuko SAKAI:"A simplified two-person Hi-Lo poker", 神戸学院経済学論集, Vol.22, No.1, pp.53-71(1990)
  10. 桑野裕昭, 久志本茂, 阪井節子:"ファジィ線形計画問題に関しての考察", 金沢大学教育学部附属教育工学センター「教師教育における情報教育の実践研究(3)」, pp.89-98 (1991)
  11. 牧野亮哉, 奥野信一, 阪井節子:"パソコンLANを用いた中学校情報処理教育 --ネットワーク・システム設計--", 福井大学教育学部紀要第X部, Vol.23, pp.13-21 (1991)
  12. 牧野亮哉, 阪井節子:"学部卒業生名簿のデーター・ベース作成", 福井大学教育学部 紀要第X部, Vol.24, pp.1-8(1992)
  13. Minoru SAKAGUCHI, Setsuko SAKAI:"Multistage poker with random amount of bets", Math Japonica, Vol.37, No.5, pp.827-838(1992)
  14. Minoru SAKAGUCHI, Setsuko SAKAI:"Solutions of some three-person stud and draw poker", Math Japonica, Vol.37, No.6, pp.1147-1160(1992)
  15. 阪井節子, 佐藤和枝, 佐藤直子, 高濱徹行, 宮坂憲治: "低学年算数問題文章における自然言語理解について", 福井大学教育学部紀要 第X部 応用科学(技術編), No.28, pp.1-19 (1995.3)
  16. 阪井節子:"不完備情報ゲームにおける情報構造と最適解に関する一考察",広島修道大学経済科学会経済科学研究, 第2巻, 第2号, pp.117-132(1999.3)
  17. 高濱徹行, 阪井節子: "退化の発現による最適構造の発見", 人工知能学会研究会資料, SIG-FAI-A002-2, pp.7-12 (2000.9)
  18. 阪井節子, 高濱徹行 : "多目的非線形最適化手法の一提案「アVector Simplex法「ア", 最適化の数理科学, 数理解析研究所講究録1174, pp.169-178 (2000.10)
  19. 阪井節子, 高濱徹行: "制約付き非線形最適化手法の一提案「アα制約遺伝的アルゴリズム「ア",最適化の数理とアルゴリズム, 数理解析研究所講究録1297, pp.28-37 (2002,12)
  20. 阪井節子, 高濱徹行 : "α制約パーティクルスォームオプティマイザαPSO による制約付き最適化", 不確実性科学と意思決定の数理と応用, 数理解析研究所講究録1457, pp.233-240 (2005.11)
  21. 阪井節子, 高濱徹行 : "確率的比較を用いた制約付き最適化手法「確率的変換法」の提案", 不確実性の下での意思決定と数理モデル, 数理解析研究所講究録1477, pp.1-10 (2006.3)
  22. 阪井節子, 高濱徹行 : "最適化手法における関数評価回数の削減手法「アポテンシャルモデルに基づく比較推定法の提案「ア", 不確実性を含む意思決定の数理とその応用, 数理解析研究所講究録1548, pp.61-70 (2007.4)
  23. 阪井節子, 高濱徹行 : "比較推定による最適化アルゴリズムの効率性向上", 最適化問題における確率モデルの展開と応用, 数理解析研究所講究録1559, pp.22-33 (2007.6)
  24. 阪井節子, 高濱徹行 : "ε制約 Differential Evolution による制約付き最適化", 数値最適化の理論と実際, 数理解析研究所講究録1584, pp.90-101 (2008.2)
  25. 阪井節子, 高濱徹行 : "多目的最適化手法NSGAIIにおける等距離選択の効果について", 不確実な状況における意思決定の理論の展開と応用, 数理解析研究所講究録1589, pp.53-64 (2008.4)
  26. 阪井節子, 高濱徹行 : "低精度近似モデルを利用したDEによる効率的最適化---許容誤差パラメータに関する適応制御の提案---", 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2008年秋季研究発表会アブストラクト集 pp.264-247 (2008.9)
  27. 阪井節子, 高濱徹行 : "退化を導入したDifferential Evolution により最適化されたニューラルネットワークによる株価予測", 不確実性と意思決定の数理, 数理解析研究所講究録1636, pp.79-87 (2009.4)
  28. 阪井節子, 高濱徹行 : "多次元空間における近傍構造を利用した最適化アルゴリズムに関する一検討", 不確実・不確定性下での意思決定過程, 数理解析研究所講究録1682, pp.184-192 (2010.4)
  29. 阪井節子, 高濱徹行 : "Differential Evolutionによる非線形最適化---直交ベクトルを用いた回転不変性を有する交叉の実現---", 不確実性下における意思決定問題, 数理解析研究所講究録1734, pp.188-195 (2011.3)
  30. 阪井節子, 高濱徹行 : "制約付き最適化手法ε制約Differential Evolutionにおける探索点のランク情報の利用に関する一考察", 不確実・不確定環境下における数理的意思決定とその周辺, 数理解析研究所講究録1802, pp.34-41 (2012.7)
  31. 高濱徹行,阪井節子:"競合ヘブ則によるグラフ生成に基づく種分化型Differential Evolution の提案", Fuzzy,Artificial Intelligence, Neural Networks and Computaional Intelligence 2012(FAN2012), DVD Proceedings (2012.8)
  32. 阪井節子:"対話的一対比較評価のための種分化型差分進化の提案",日本生産管理学会論文誌,Vol.19,No.1,pp.35-40(2012.9)
  33. 阪井節子,高濱徹行:"巣形成と役割分担を用いた最適化手法の改良",決定過程に関わる数理モデルの新たな展開, 数理解析研究所講究録1857, pp.1-18 (2013.10)
  34. 阪井節子,高濱徹行:"巣形成と役割分担を用いた最適化手法に関する一考察",確率的環境下での意思決定解析, 数理解析研究所講究録1864, pp.20-29 (2013.11)
  35. 阪井節子,高濱徹行 : "比較推定法におけるGradient Boostingの利用に関する一考察", 不確実性の下での数理的意思決定の理論と応用, 数理解析研究所講究録1912, pp.121-130 (2014.8)
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  36. 阪井節子,高濱徹行 : "パラメータの相関を考慮した適応型差分進化アルゴリズムJADEの改良", 不確実性の下での数理モデルとその周辺, 数理解析研究所講究録1939, pp.114-124 (2015.4)
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  37. 阪井節子,高濱徹行 : "レーティングシステムを利用した差分進化によるコンピュータオセロプレイヤーの学習", 不確実・不確定性の下での数理意思決定モデルとその周辺, 数理解析研究所講究録1990, pp.136-145 (2016.4)
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  38. 阪井節子,高濱徹行 : "適応型差分進化JADEにおける個体順位に基づくグループ別パラメータ制御", 確率的環境下における数理決定モデルの理論と応用, 数理解析研究所講究録2044, pp.159-170 (2017.9)
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  39. 阪井節子,高濱徹行:"変数間依存性を解消する変換を導入したブレンド交叉の提案", 不確実性の下での意思決定理論とその応用:計画数学の展開 数理解析研究所講究録2078, pp.65-72 (2018.7)
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  40. 高濱徹行, 阪井節子: "差分進化における相関係数に基づく遺伝子のグループ化と グループ単位の交叉の提案", 情報処理学会研究報告, Vol.2018-MPS-120 No.8, pp.1-6 (2018.9)
  41. 阪井節子, 高濱徹行 : "対話型差分進化における一対比較に基づく鏡映点の利用 ",日本オペレーションズ・リサーチ学会 2019年春季研究発表会アブストラクト集, pp.92-93 (2019.3)
  42. 阪井節子,高濱徹行:"集団的降下法に対するペナルティ係数の適応的調整法", 不確実性の下での意思決定の数理とその周辺, 数理解析研究所講究録2126, pp.53-62 (2019.8)
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  43. 阪井節子,高濱徹行:"相関係数を用いた遺伝子のグループ化に基づくグループ交叉を導入した適応的差分進化 ",不確実・不確定性の下における数理的意思決定の理論と応用,数理解析研究所講究録2158, pp.110-119 (2020.6)
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  44. 阪井節子,高濱徹行:"種分化のためのβ緩和相対近傍グラフの提案",不確実環境下における意思決定数理の新展開,数理解析研究所講究録2220, pp.121-133 (2022.5)
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  45. 阪井節子,高濱徹行:"外向きベクトル率と平行体交叉による実数値遺伝的アルゴリズムの探索効率向上",確率的環境下での数理的意思決定とその周辺,数理解析研究所講究録2242, pp.104-114 (2023.1)

講演

  1. 高濱徹行, 阪井節子, 飯塚由紀子, 佐藤直子: "初等算数文章題のためのCAIシステム", 言語処理学会第1回年次大会発表論文集, pp.225-228 (1995.3)
  2. 佐藤智子, 佐藤直子, 高濱徹行, 阪井節子: "インターネットを利用した初等算数文~ 章題のためのCAIシステム", 平成7年度電気関係学会北陸支部連合大会講演論文集, p.440 (F-96) (1995.9)
  3. 佐藤直子, 高濱徹行, 阪井節子: "自然言語処理システムを利用した初等算数文章題のための個別ドリル型CAIシステムの構築", 情報処理学会第51回全国大会講演論文集(1), p.257 (1G-8) (1995.9)
  4. 上田正紘, 松村明生, 高濱節子:"リアルタイム染料色・濃度検出光センサーシステム2 --分散染料を対象に--", レーザー学会研究会報告レーザー計測, No.RTM-96-6, pp.33-38(1996.1)
  5. T.Takahama, S.Sakai: "LEARNING FUZZY RULES FOR BANG-BANG CONTROL BY REINFOCEMENT LEARNING METHOD", Proc. of 1996 International Fuzzy Systems and Intelligent Controls Conference, pp.193-202 (1996.4)
  6. 阪井節子, 高濱徹行: "Simplex 法を用いた倒立振子ファジィ制御について", 第14回「意志決定とOR」研究部会講演論文集, pp.58-61 (1996.11)
  7. 阪井節子, 高濱徹行: "非線形最適化手法を用いた倒立振子ファジィ制御規則の学習", 第13回ファジィシステムシンポジウム講演論文集, pp.61-64 (WEB1-3) (1997.6)
  8. 阪井節子, 高濱徹行: "距離関数型ファジィ推論とその最適化手法の提案", 第6回日本ファジィ学会北信越支部ファジィシンポジウム, pp.33-36 (1997.9)
  9. 高濱徹行, 阪井節子: "多目的最適化によるファジィ制御規則の獲得について", 第6回日本ファジィ学会北信越支部ファジィシンポジウム, pp.63-66 (1997.9)
  10. 高濱徹行, 阪井節子: "多目的非線形最適化に関する一提案 ---ベクトルSimplex法---", 「システムの最適化とOR」研究会 (1997.10)
  11. 阪井節子: "ある不完備情報ゲームに関する一考察", 第5回 「システムの最適化とOR」研究部会 (1998.5)
  12. 高濱徹行, 阪井節子: "α制約法による倒立振子ファジィ制御規則の学習", 第57回情報処理学会全国大会講演論文集, No.1, pp.270-271 (4P-2) (1998.10)
  13. 高濱徹行, 阪井節子: "最適化アルゴリズム「チームモデル」の提案", 第58回情報処理学会全国大会講演論文集, No.2, pp.181-182 (1999.3)
  14. 阪井節子,高濱徹行:"制約付き非線形最適化問題の解法(α制約法の提案)",1999年度日本OR学会春季研究発表会, pp.134-135 (1999.3)
  15. 高濱徹行, 阪井節子: "格子構造を持つファジィ推論ルールの学習アルゴリズム", 第15回ファジィシンポジウム講演論文集, pp.487-490 (1999.6)
  16. 高濱徹行, 阪井節子: "チームモデルにおけるチームサイズの検討", 第59回情報処理学会全国大会講演論文集, No.1, pp.259-260 (1999.9)
  17. 高濱徹行, 阪井節子: "多目的非線形最適化手法Vector Simplex II", 第60回情報処理学会全国大会講演論文集, Vol.1, pp.291-292 (2000.3)
  18. 阪井節子,高濱徹行:"多目的非線形最適化手法の一提案 「アVector Simplex法「ア, 京都大学数理解析研究所「最適化の数理科学」研究集会 (2000.7)
  19. 高濱徹行, 阪井節子: "変異遺伝子を導入した遺伝的アルゴリズムMGGAによる構造学習", 第61回情報処理学会全国大会講演論文集, Vol.2, pp.65-66 (2000.10)
  20. 高濱徹行, 阪井節子: "変異遺伝子を導入した遺伝的アルゴリズムMGGAによる構造進化", 第15回ファジィ・ワークショップ講演論文集, pp.51-58 (2000.11)
  21. 阪井節子, 阪井節子: "多目的非線形最適化手法Vector Simplex法によるファジィ制御規則の学習", 第15回ファジィ・ワークショップ講演論文集, pp.59-66 (2000.11)
  22. 高濱徹行, 阪井節子: "マルチエージェントによるTD法に基づくゲーム戦略の学習", 第11回ソフトサイエンス・ワークショップ講演論文集, pp.138-141 (2001.3)
  23. 高濱徹行, 阪井節子: "α制約遺伝的アルゴリズムによる制約付き最適化", 第62回情報処理学会全国大会講演論文集, Vol.2, pp.111-112 (2001.3)
  24. 阪井節子, 高濱徹行: "制約付き非線形最適化手法の一提案「アα制約遺伝的アルゴリズム「ア",京都大学数理解析研究所「最適化の数理とアルゴリズム」研究集会, (2002,7)
  25. 阪井節子, 高濱徹行 : "α制約パーティクルスォームオプティマイザαPSO による制約付き最適化", 京都大学数理解析研究所「不確実性科学と意思決定の数理と応用」研究会, (2004.11)
  26. 阪井節子, 高濱徹行 : "確率的比較を用いた制約付き最適化手法「確率的変換法」の提案", 京都大学数理解析研究所「不確実性の下での意思決定と数理モデル」研究集会, (2005.11)
  27. 阪井節子, 高濱徹行 : "最適化手法における関数評価回数の削減手法「アポテンシャル法の提案「ア", 京都大学数理解析研究所「不確実性を含む意思決定の数理とその応用」研究集会,(2006.11)
  28. 阪井節子, 高濱徹行 : "比較推定による最適化アルゴリズムの効率性向上", 京都大学数理解析研究所「最適化問題における確率モデルの展開と応用」研究集会, (2007.1)
  29. 阪井節子, 高濱徹行 : "多目的最適化手法NSGAIIにおける等距離選択の効果について", 京都大学数理解析研究所「不確実な状況における意思決定の理論の展開と応用」研究集会,(2007.11)
  30. 阪井節子, 高濱徹行 : "低精度近似モデルを利用したDEによる効率的最適化---許容誤差パラメータに関する適応制御の提案---", 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2008年秋季研究発表会(2008.9)
  31. 阪井節子, 高濱徹行 : "退化を導入したDifferential Evolution により最適化されたニューラルネットワークによる株価予測", 京都大学数理解析研究所「不確実性と意思決定の数理」研究集会(2008.11)
    阪井節子, 高濱徹行 : "多次元空間における近傍構造を利用した最適化アルゴリズムに関する一検討", 京都大学数理解析研究所「不確実・不確定性下での意思決定過程」研究集会(2009.11)
  32. 阪井節子, 高濱徹行 : "Differential Evolution による非線形最適化--- 直交ベクトルを用いた回転不変性を有する交叉の実現---",京都大学数理解析研究所「不確実性下における意思決定問題」研究集会(2010.11)
  33. 阪井節子, 高濱徹行 : "制約付き最適化手法ε制約Differential Evolution における探索点のランク情報の利用法に関する一考察",京都大学数理解析研究所「不確実・不確定環境下における数理的意思決定とその周辺」研究集会(2011.11)
  34. 阪井節子:"対話的一対比較評価のための種分化型差分進化の提案",日本生産管理学会第36回全国大会講演論文集, pp.181-184 (2012.9.9)
  35. 阪井節子, 高濱徹行 : "巣形成と役割分担を用いた最適化手法に関する一考察",京都大学数理解析研究所「確率的環境下での意思決定解析」研究集会(2012.11)
  36. 阪井節子, 高濱徹行 : "巣形成と役割分担を用いた最適化手法の改良",京都大学数理解析研究所「決定過程に関わる数理モデルの新たな展開と応用」研究集会(2013.2)
  37. 阪井節子, 高濱徹行 : "低精度近似モデルを用いた制約なし最適化における勾配ブースティングの効果",京都大学数理解析研究所「不確実性の下での数理的意思決定の理論と応用」研究集会(2013.11)
  38. 阪井節子, 高濱徹行 : "峰判定を利用したParticle Swarm Optimization",愛知大学経営学会主催ワークショップ「数理的意思決定モデルの新たな展開と応用」(2014.2)
  39. 阪井節子, 高濱徹行 : "パラメータの相関を考慮した適応型差分進化アルゴリズムJADE の改良",京都大学数理解析研究所「不確実性の下での数理モデルとその周辺」研究集会(2014.11.13)
  40. 阪井節子, 高濱徹行 : "レーティングシステムを利用した差分進化によるコンピュータオセロプレイヤーの学習 ",京都大学数理解析研究所「不確実・不確定性の下での数理意思決定モデルとその周辺 」研究集会(2015.11.12)
  41. 阪井節子, 高濱徹行 : "適応型差分進化JADE における個体順位に基づくグループ別パラメータ制御",京都大学数理解析研究所「確率的環境下における数理モデルの理論と応用 」研究集会(2016.11.11)
  42. 高濱徹行, 阪井節子: "差分進化における個体のグループ化とグループ別パラメータ制御の効果", 第10回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会講演論文集(CI2016,富山), pp.17-24 (2016.12)
  43. 高濱徹行, 阪井節子: "斜交座標系に基づく回転不変なブレンド交叉の提案", 情報処理学会 数理モデル化と問題解決研究発表会(恩納), Vol.2017-MPS-113, No.29, pp.1-6 (2017.6)
  44. 高濱徹行, 阪井節子: "差分進化における相関係数に基づく遺伝子のグループ化と グループ単位の交叉の提案", 情報処理学会 第120回数理モデル化と問題解決研究発表会(小樽), Vol.2018-MPS-120 No.8, pp.1-6 (2018.9.26)
  45. 阪井節子, 高濱徹行 : "集団的降下法に対するペナルティ係数の適応的調整法の提案 ",京都大学数理解析研究所RIMS共同研究(公開型)「不確実性の下での意思決定の数理とその周辺」(2018.11.19)
  46. 阪井節子, 高濱徹行 : "対話型差分進化における一対比較に基づく鏡映点の利用 ",日本オペレーションズ・リサーチ学会 2019年春季研究発表会(2019.3.14)
  47. 高濱徹行, 阪井節子: "失敗情報を利用する適応的差分進化アルゴリズム", 第30回ソフトサイエンス・ワークショップ講演論文集(新型コロナウィルスのため中止,Web会議で発表), (2020.3)

その他

  1. 阪井節子:"囚人のジレンマについて", 甲子園大学紀要, Vol.15(B), pp.35-40(1987)
  2. 阪井節子:"パソコンを用いた簡易論理回路シミュレータ", 福井大学情報処理センター Network, Vol.5, No.2, pp.91-96(1991)
  3. Minoru SAKAGUCHI, Setsuko SAKAI:"Solutions of some three-person stud and draw poker", Working Paper(Research Institute for Information System Nagoya University of Commerce and Business Administration), NO.IS92-04(1992)
  4. 阪井節子:"ファジィ推論システムと視覚的ユーザインタフェースについて -- XTSSによるメンバシップ関数の定義 --", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.7, No.3, pp.47-65 (1993.12)
  5. 高濱徹行,阪井節子: "コンピュータ画面に立体像が出現?何が見えるかな!?", 福井大学公開講座テキスト第I部, 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.8, No.3, pp.55-72 (1994.12)
  6. 太田牧子, 阪井節子, 高濱徹行: "初等算数問題における文章題の自動生成", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.9, No.1, pp.57-66 (1995.9)
  7. 窪田恵子, 高濱徹行, 阪井節子: "遺伝的アルゴリズムによるファジィ制御規則の獲得", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.9, No.2, pp.19-28 (1995.9)
  8. 師  田 , 高濱徹行, 阪井節子: "分解結合型遺伝的アルゴリズムとその応用", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.9, No.2, pp.29-38 (1995.9)
  9. 飯塚由紀子, 佐藤直子, 高濱徹行, 阪井節子: "算数文章題の言語解析", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.9, No.2, pp.39-48 (1995.9)
  10. 中出雅子, 阪井節子, 高濱徹行: "グラフィカルユーザインタフェース構築支援システムXTSSの改良", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.9, No.3, pp.17-26 (1995.12)
  11. 酒井香, 高濱徹行, 阪井節子: "例題学習によるファジィ制御規則の獲得", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.9, No.4, pp.33-42 (1996.3)
  12. 佐藤智子, 阪井節子, 高濱徹行: "インターネットを利用した初等算数文章題のためのCAIシステムの構築", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.10, No.2, pp.33-42 (1996.9)
  13. 潮田展子, 高濱徹行, 阪井節子: "遺伝的アルゴリズムによる倒立振子ファジィスケーリング制御の最適化", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.10, No.2, pp.43-52 (1996.9)
  14. 宮本剛伸,高濱徹行,阪井節子:"文章生成規則を用いた初等算数文章題作成支援システム",福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.10, No.3, pp.51-60 (1996.12)
  15. 渡辺和美, 高濱徹行, 阪井節子: "X Window におけるウィンドウの共有化", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.10, No.4, pp.39-48 (1997.2)
  16. 北川敦子, 高濱徹行, 阪井節子: "算数文章題CAIシステムにおける文章題の可視化", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.11, No.1&2, pp.55-64 (1997.9)
  17. 山本美佳, 高濱徹行, 阪井節子: "非線形システムの最適化手法を用いたファジィ制御規則の学習", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.11, No.3&4, pp.3-12 (1998.1)
  18. 中西憲一郎, 高濱徹行, 阪井節子: "非線形最適化手法にニューラルネットワークを応用したファジィ制御の最適化", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.11, No.3&4, pp.13-22 (1998.1)
  19. 野路浩一朗, 阪井節子, 高濱徹行: "アンケート集計用グループウェアアプリケーションの構築", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.11, No.3&4, pp.23-32 (1998.1)
  20. 黒田成和, 高濱徹行, 阪井節子: "算数文章題生成機能を有するCAIシステム", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.11, No.3&4, pp.33-42 (1998.1)
  21. 斉藤泰子,阪井節子,高濱徹行: "距離型メンバーシップ関数を持つファジィ推論規則の最適化", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.12, No.1, pp.97-106 (1998.7)
  22. 橋本純子,阪井節子,高濱徹行: "Javaによるグループウェア環境の構築", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.12, No.4, pp.100-109 (1999.3)
  23. 岩崎由希子,阪井節子,高濱徹行: "インデックス型遺伝的アルゴリズムの提案", 福井大学情報処理センター NETWORK, Vol.12, No.4, pp.110-119 (1999.3)