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川田　泰章『多峰性関数最適化問題に対する発見的解法に関する研究』

多峰性関数最適化問題と呼ばれ目的関数が多峰性で複雑な問題がある。その解法として遺伝アルゴリズムやアニーリング法などの手法を用いた研究が多くなされている。なかでも、粒子群最適化法(PSO) は短い実用時間で非常に精度の高い解が得られる効果的な手法である。しかし、PSO は高次元で複雑な事例に対しては著しい性能の低下が認められている。そこで、本研究ではこのような高次元で複雑な多峰性関数最適化問題に対して効果的な手法の構築を目的とする。その工夫のひとつとして、解探索における移動に関してロングジャンプを取り入れた多様な探索を実現するコーシー分布を利用し、数種のアルゴリズムを構築した。その中でも、Scatter CPSO（SCPSO）は反復過程で粒子群の再構成を繰り返すことで優良解の情報を継承し、また、その探索処理において解の移動にコーシー分布を用いることで高次元空間に影響されない適切な移動量を持った移動を可能とした。様々な事例において性能を検証した結果、SCPSO は高次元空間において最も良質な解を導出し、他に勝る手法であることが示された。

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加藤　菜々美『AHPとコンジョイント分析におけるビールの商品開発』

商品を購入するとき、消費者は自分の効用を最大にしようと努めている。それと同時に生産者は、あらゆる手段を投じて商品開発を行い、売り込んでいく。その中でも「ビール」は、一見すると大差ないように見えるが、銘柄ごとに違う特徴を持っている商品である。この「ビール」という商品について、消費者側、生産者側の視点に立ちＡＨＰ、コンジョイント分析という２つの分析を通じて商品開発を行っていく。

小泉　将希『ＡＨＰを利用したプロ野球2009年シーズン順位予想』

混迷を深める現代社会において、「意思決定」というキーワードは非常に重要である。政治、経済、経営の問題、あるいは個々人の進路選択などの問題に対して、たくさんの条件が錯綜する中から、最適な選択を効率よく行う必要がある。このような意思決定のすべての場面において、最適な代替案を選ぶときに使われるのがAHPである。今回はこの意思決定の手段であるＡＨＰを使って、プロ野球の順位予想をする。「意思決定」とは違うが、ＡＨＰの特性、システム等、そのまま応用できるのではないかと考えた。予想した順位と、実際の順位を比較し、どれほど信憑性があるかを研究していく。

佐藤　智美『ＡＨＰとコンジョイント分析によるコンビニエンスストアの経営分析』

本研究のテーマとして、私たちが普段利用する、コンビニエンスストアの経営分析を目標とする。最初は、コンビニエンスストアの差別化を図り、評価項目を「店舗数」、「売上」、「商品の豊富さ」で比較して、代替案として４店舗のコンビニエンスストアを挙げて分析をしていく。そこから、コンビニエンスストアにこんな商品があったら嬉しいなど夢みたいな「商品企画」を、ＡＨＰとコンジョイント分析を用いて開発をしたのである。　

久富　はるか『巡回セールスマン問題における遺伝的アルゴリズムの性能分析』

私たちは日常生活の中で無意識に「効率の良い方法」を探索している。本論文で取り上げた、巡回セールスマン問題はその代表的な問題である。この問題は、地図上に配置された何か所かの都市があるとき、すべての都市をちょうど一度ずつ経由してもとに戻る閉路のうち長さが最小のものを求めるものである。本研究ではこの問題を生物の進化の仕組みを利用した最適化手法である遺伝的アルゴリズムを用いて解いた。そこで利用したのがＴＳＰシミュレータである。本研究ではＴＳＰシミュレータの性能を分析する。まずシミュレータを実行する際に必要になる各パラメータの設定を様々に変化させ、それぞれの実験条件とその結果について検証する。この結果をもとに、各パラメータの特徴や役割を実証し、同時にＴＳＰ問題をこのＴＳＰシミュレータを使って解く際により精巧な結果を導き出すための各パラメータの設定条件を考察する。これにより巡回セールスマン問題に対する遺伝的アルゴリズムの有効性を検証する。

柴崎　美来『因子分析』

アンケート調査の結果などの数種類のデータを分析し、その背後にある潜在的な要因を見つけ出すというのが因子分析。就職や結婚など、人生においては様々な意志決定の場面が存在します。その決定の背後にどのような要因が隠されているのかを、因子分析を用いて分析するというのが私の研究テーマです。

藤田　理沙『コンジョイント分析による商品企画』

普段私たちが何気なく購入している商品・サービスには様々な要素が組み合わされている。買い手はその商品のどこを重要視して商品を買っているのか？コンジョイント分析はではそれを数値で表すことができる。本研究では、架空の電機メーカー株式会社FEC（Fujita　Electric　Company）を立ち上げ、FECから新商品の音楽プレーヤーを開発してみた。より細かな分析を行うために、「機能編」「デザイン編」にわけて分析した。「安くてよく売れる」ではなく、「買う価値がある高い商品」を目標に商品開発に挑戦した。

吉田　裕史『人工無能による就活活動支援ソフト』

コンピュータが普及されるようになってたから、約30年。今となっては一家に一台、一人に一台という状態とまでに至っている。それと共にインターネットも普及されるようになり、人々の生活の変化は大きなものとなっている。近い将来、人型ロボット、犬型ロボット等、今のパソコンのように一家に一台、一人に一台という時代がくるかもしれない。それらの原点として存在する、「人工知能」、それに対として存在する、「人工無能」というものがある。本研究ではこの「人工無能」を利用した「就職活動支援ソフト」を作成することにあたる。学生が先輩に相談したいが、時間がない、先輩との時間が合わない、といった諸事情を解消するべく、いつでも相談相手となるものである。大まかなソフトの仕組みとしては、人工無能に自分が経験してきた就職活動の情報を注ぎ込み、あたかも「私」が相談相手として学生と対話するものである。

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川田　泰章	『多峰性関数最適化問題に対する発見的解法に関する研究』多峰性関数最適化問題と呼ばれ目的関数が多峰性で複雑な問題がある。その解法として遺伝アルゴリズムやアニーリング法などの手法を用いた研究が多くなされている。なかでも、粒子群最適化法(PSO) は短い実用時間で非常に精度の高い解が得られる効果的な手法である。しかし、PSO は高次元で複雑な事例に対しては著しい性能の低下が認められている。そこで、本研究ではこのような高次元で複雑な多峰性関数最適化問題に対して効果的な手法の構築を目的とする。その工夫のひとつとして、解探索における移動に関してロングジャンプを取り入れた多様な探索を実現するコーシー分布を利用し、数種のアルゴリズムを構築した。その中でも、Scatter CPSO（SCPSO）は反復過程で粒子群の再構成を繰り返すことで優良解の情報を継承し、また、その探索処理において解の移動にコーシー分布を用いることで高次元空間に影響されない適切な移動量を持った移動を可能とした。様々な事例において性能を検証した結果、SCPSO は高次元空間において最も良質な解を導出し、他に勝る手法であることが示された。
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加藤　菜々美	『AHPとコンジョイント分析におけるビールの商品開発』商品を購入するとき、消費者は自分の効用を最大にしようと努めている。それと同時に生産者は、あらゆる手段を投じて商品開発を行い、売り込んでいく。その中でも「ビール」は、一見すると大差ないように見えるが、銘柄ごとに違う特徴を持っている商品である。この「ビール」という商品について、消費者側、生産者側の視点に立ちＡＨＰ、コンジョイント分析という２つの分析を通じて商品開発を行っていく。
小泉　将希	『ＡＨＰを利用したプロ野球2009年シーズン順位予想』混迷を深める現代社会において、「意思決定」というキーワードは非常に重要である。政治、経済、経営の問題、あるいは個々人の進路選択などの問題に対して、たくさんの条件が錯綜する中から、最適な選択を効率よく行う必要がある。このような意思決定のすべての場面において、最適な代替案を選ぶときに使われるのがAHPである。今回はこの意思決定の手段であるＡＨＰを使って、プロ野球の順位予想をする。「意思決定」とは違うが、ＡＨＰの特性、システム等、そのまま応用できるのではないかと考えた。予想した順位と、実際の順位を比較し、どれほど信憑性があるかを研究していく。
佐藤　智美	『ＡＨＰとコンジョイント分析によるコンビニエンスストアの経営分析』本研究のテーマとして、私たちが普段利用する、コンビニエンスストアの経営分析を目標とする。最初は、コンビニエンスストアの差別化を図り、評価項目を「店舗数」、「売上」、「商品の豊富さ」で比較して、代替案として４店舗のコンビニエンスストアを挙げて分析をしていく。そこから、コンビニエンスストアにこんな商品があったら嬉しいなど夢みたいな「商品企画」を、ＡＨＰとコンジョイント分析を用いて開発をしたのである。
久富　はるか	『巡回セールスマン問題における遺伝的アルゴリズムの性能分析』私たちは日常生活の中で無意識に「効率の良い方法」を探索している。本論文で取り上げた、巡回セールスマン問題はその代表的な問題である。この問題は、地図上に配置された何か所かの都市があるとき、すべての都市をちょうど一度ずつ経由してもとに戻る閉路のうち長さが最小のものを求めるものである。本研究ではこの問題を生物の進化の仕組みを利用した最適化手法である遺伝的アルゴリズムを用いて解いた。そこで利用したのがＴＳＰシミュレータである。本研究ではＴＳＰシミュレータの性能を分析する。まずシミュレータを実行する際に必要になる各パラメータの設定を様々に変化させ、それぞれの実験条件とその結果について検証する。この結果をもとに、各パラメータの特徴や役割を実証し、同時にＴＳＰ問題をこのＴＳＰシミュレータを使って解く際により精巧な結果を導き出すための各パラメータの設定条件を考察する。これにより巡回セールスマン問題に対する遺伝的アルゴリズムの有効性を検証する。
柴崎　美来	『因子分析』アンケート調査の結果などの数種類のデータを分析し、その背後にある潜在的な要因を見つけ出すというのが因子分析。就職や結婚など、人生においては様々な意志決定の場面が存在します。その決定の背後にどのような要因が隠されているのかを、因子分析を用いて分析するというのが私の研究テーマです。
藤田　理沙	『コンジョイント分析による商品企画』普段私たちが何気なく購入している商品・サービスには様々な要素が組み合わされている。買い手はその商品のどこを重要視して商品を買っているのか？コンジョイント分析はではそれを数値で表すことができる。本研究では、架空の電機メーカー株式会社FEC（Fujita　Electric　Company）を立ち上げ、FECから新商品の音楽プレーヤーを開発してみた。より細かな分析を行うために、「機能編」「デザイン編」にわけて分析した。「安くてよく売れる」ではなく、「買う価値がある高い商品」を目標に商品開発に挑戦した。
吉田　裕史	『人工無能による就活活動支援ソフト』コンピュータが普及されるようになってたから、約30年。今となっては一家に一台、一人に一台という状態とまでに至っている。それと共にインターネットも普及されるようになり、人々の生活の変化は大きなものとなっている。近い将来、人型ロボット、犬型ロボット等、今のパソコンのように一家に一台、一人に一台という時代がくるかもしれない。それらの原点として存在する、「人工知能」、それに対として存在する、「人工無能」というものがある。本研究ではこの「人工無能」を利用した「就職活動支援ソフト」を作成することにあたる。学生が先輩に相談したいが、時間がない、先輩との時間が合わない、といった諸事情を解消するべく、いつでも相談相手となるものである。大まかなソフトの仕組みとしては、人工無能に自分が経験してきた就職活動の情報を注ぎ込み、あたかも「私」が相談相手として学生と対話するものである。