九州大学-研究者情報 [セメリスアンドレアス (准教授) システム情報科学研究院電気システム工学部門]

セメリスアンドレアス（セメリスアンドレアス）

データ更新日：2024.04.01

准教授　／　システム情報科学研究院電気システム工学部門

1 主な研究テーマ

2 研究業績

2.1 原著論文

2.2 学会発表等

3 学会活動

3.1 学術論文等の審査

4 その他の研究活動

4.1 海外渡航状況, 海外で...

5 研究資金

5.1 科学研究費補助金の採択...

5.2 共同研究、受託研究(競...

主な研究テーマ

コンピューティング能力の向上と、強力な（マイクロ）プロセッサの開発により、「最適化」に基づくより洗練された制御系設計が可能となりました。事実上あらゆる工学的問題は関数最小化と捉えることができます。例えば、経路計画において「最良」の経路を見つけることは、距離、時間、燃料消費などの要因の寄与であるコスト（関数）を最小化する経路を見つけることに相当します。そのため、収束速度、計算量の少なさ、解ける問題の範囲のバランスが課題となっています。当研究室では、制御や信号処理をはじめとする幅広い分野の工学的応用を目指して、効率的なアルゴリズムの開発を目指しています。
キーワード：最適化アルゴリズムの工学への応用
2021.01～2021.06.

研究業績

主要原著論文

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主要学会発表等

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学会活動

学術論文等の審査

年度	外国語雑誌査読論文数	国際会議録査読論文数	合計
2022年度	6	2	8
2021年度	7		7
2020年度	5	3	8
2019年度	2		2
2018年度	1		1
2017年度	1	1	2
2016年度		1	1
2015年度		2	2

その他の研究活動

海外渡航状況, 海外での教育研究歴

10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics, Japan, 2023.08～2023.08.

Chongqing Normal University, China, 2023.08～2023.08.

University of Pisa, Italy, 2023.05～2023.05.

Tokyo Institute of Technology, Japan, 2022.11～2022.12.

IMT School for Advanced Studies Lucca, Italy, 2019.06～2019.06.

17th IEEE European Control Conference , Cyprus, 2018.06～2018.06.

6th International Conference on Continuous Optimization, Germany, 2018.08～2018.08.

Department of Automatic Control, Sweden, 2017.06～2017.06.

56th IEEE International Conference on Decision and Control, Australia, 2017.12～2017.12.

15th IEEE European Control Conference, Denmark, 2016.06～2016.06.

28th European Conference on Operational Research, Poland, 2016.07～2016.07.

KU Leuven, Belgium, 2015.10～2016.04.

研究資金

科学研究費補助金の採択状況(文部科学省、日本学術振興会)

2021年度～2023年度, 若手研究, 代表, The project is concerned with optimization algorithms for engineering, in compliance with the application challenges: efficiency, limited power of microprocessors, and nonconvexity of the problems. The final goal is to provide efficient open‑source multi‑purpose software with theoretical guarantees..

共同研究、受託研究(競争的資金を除く)の受入状況

2021.06～2021.06, 分担, The main objective of the project is to develop learning-based techniques for devising ad-hoc tuning-free optimization algorithms for convex and nonconvex optimization problems. A novel universal framework will be developed, which will serve as a solid theoretical ground for the development of new learning paradigms to train optimization methods subject to certiﬁcates of (speed of) conver-gence and quality of output solution..

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