2019年度研究業績 (2019年4月から)

論文

  1. 今林 亘, 杉本 謙二,
    “強正実性条件に基づくフィードバック誤差学習制御とセンシング障害への応用,”
    システム制御情報学会論文誌, Vol. 63, No. 4, pp. 177-184 (2019)
  2. 杉本 謙二, 今林 亘,　韓 心又,
    “強正実性条件に基づくフィードバック誤差学習制御の多入出力化,”
    電気学会論文誌C, Vol. 139, No. 8, pp. 866-873 (2019)
  3. M. Ogura, J. Harada, M. Kishida, and A. Yassine,
    “Resource optimization of product development projects with time-varying dependency structure,”
    Research in Engineering Design, vol. 30, no. 3, pp. 435-452 (2019)
  4. M. Ogura, V. M. Preciado, and N. Masuda
    “Optimal containment of epidemics over temporal activity-driven networks,”
    SIAM Journal on Applied Mathematics, Vol. 79, no. 3, pp. 986-1006 (2019)
  5. T. Kobayashi
    “Student-t policy in reinforcement learning to acquire global optimum of robot control,”
    Applied Intelligence, Vol. 49, No. 12, pp. 4335-4347, (2019)
  6. T. Kobayashi, T. Aoyama, K. Sekiyama, Y. Hasegawa, and T. Fukuda
    “Delays in perception and action for improving walk–run transition stability in bipedal gait,”
    Nonlinear Dynamics, Vol. 97, No. 2, pp. 1685-1698, (2019)
  7. 蓼沼 知秀, 小蔵 正輝, 杉本 謙二,
    “観測信号と操作信号の損失にロバストなラウンドロビンスケジューリング切り替え制御系,”
    計測自動制御学会論文集, Vol. 56, No. 3, pp. 89-97 (2020)
  8. 今林亘, 韓心又, 小蔵正輝, 杉本謙二,
    “フィードバック誤差学習制御におけるフィルタ設計と強正実性の達成,”
    計測自動制御学会論文集, Vol. 56, No. 3, pp. 141-148 (2020)
  9. Y. Abe, M. Ogura, H. Tsuji, A. Miura, and S. Adachi,
    “Resource and network management framework for a large-scale satellite communications system,”
    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol. E103, No. 2, pp. 492-501, (2020)
  10. M. Ogura, W. Mei, and K. Sugimoto,
    “Synergistic effects in networked epidemic spreading dynamics,”
    IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, Vol. 67, No. 3, pp. 496-500, (2020).
  11. M. Ogura and V. M. Preciado,
    “Stability of SIS spreading processes in networks with non-Markovian transmission and recovery,”
    IEEE Transactions on Control of Network Systems, Vol. 7, No. 3, pp. 349-359, (2020)

解説

  1. 小林 泰介,
    “リレー解説　機械学習の可能性《第7回》機械学習と制御：連続行動空間における強化学習,”
    計測と制御, vol. 58, no. 10 (2019)

国際会議

  1. M. Kumazaki, M. Ogura, and T. Tachibana,
    “VNF management with model predictive control for multiple service chains,”
    IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan, 2019.5.20-22.
  2. X. Han, W. Imahayashi, and K. Sugimoto,
    “Strictly positive real condition establishment in feedback error learning control”,
    12th Asian Control Conference (ASCC), pp. 438-443, Kitakyushu, 2019.6.9-12 (2019.6.10).
  3. M. Ogura, M. Kishida, K. Hayashi, and J. Lam,
    “Resource allocation for robust stabilization of Foschini-Miljanic Algorithm,”
    2019 American Control Conference, pp. 4030-4035, 2019.7.10-12.
  4. T. Kobayashi, T. Aotani, J. R. Guadarrama-Olvera, E. Dean-Leon, and G. Cheng,
    “Reward-Punishment Actor-Critic Algorithm Applying to Robotic Non-grasping Manipulation,”
    International Conference on Development and Learning and Epigenetic Robotics, pp. 37-42, Oslo, Norway, 2019.8.19-22 (2019.8.20).
  5. T. Kobayashi,
    “Hyperbolically-Discounted Reinforcement Learning on Reward-Punishment Framework,”
    International Conference on Development and Learning and Epigenetic Robotics, pp. 99-100, Oslo, Norway, 2019.8.19-22 (2019.8.20).
  6. X. Han, W. Imahayashi, and K. Sugimoto,
    “Feedback Error Learning Control for Plant with Relative Degree Two”,
    SICE Annual Conference 2019, pp. 205-208, Hiroshima, 2019.9.10-13 (2019.9.11).
  7. M. Ogura, M. Kishida, K. Hayashi, and J. Lam,
    “Geometric programming for optimizing stability of distributed power control algorithms,”
    SICE Annual Conference 2019, pp. 679-680, Hiroshima, 2019.9.10-13 (2019.9.12).
  8. M. Ogura, W. Mei, and K. Sugimoto,
    “Upper-bounding dynamics on networked synergistic susceptible-infected-susceptible model,”
    SICE Annual Conference 2019, pp. 1430-1431, Hiroshima, 2019.9.10-13 (2019.9.13).
  9. T. Kobayashi,
    “Variational Deep Embedding with Regularized Student-t Mixture Model,”
    International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN2019), vol. 3, pp. 443-455,
    Munich, Germany, 2019.9.17-19 (2018.9.18).
  10. T. Kobayashi and T. Sugino,
    “Continual Learning Exploiting Structure of Fractal Reservoir Computing,”
    International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN2019), vol. 5, pp. 35-47,
    Munich, Germany, 2019.9.17-19 (2018.9.19).
  11. M. Ogura, M. Kishida, and A. Yassine,
    “Optimizing product development projects under asynchronous and aperiodic system-local interactions,”
    21st International DSM Conference, pp. 97-106, Monterey, USA, 2019.9.23-25.
  12. T. Kobayashi, E. Dean-Leon,J. R. Guadarrama-Olvera, F. Bergner, and G. Cheng,
    “Multi-Contacts Force-Reactive Walking Control During Physical Human-Humanoid Interaction,”
    IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, pp. 33-39, Toronto, Canada, 2019.10.15-17 (2019.10.16).

国内会議

  1. 八木聖太，小蔵正輝，岸田昌子，杉本謙二，林和則，
    “構造的不確かさをもつ環境における分散送信電力制御アルゴリズムのロバスト安定化”
    2019年電子情報通信学会　無線通信システム研究会，神奈川，2019.5.16-17 (5.17)
  2. 森純平，小蔵正輝，Cetinkaya Ahmet，杉本謙二，
    “Particle Swarm Optimizationを用いたマルコフ過程の補間”
    第63回システム制御情報学会研究発表講演会，GSf01-1，大阪，2019.5.22-24 (5.22)
  3. 牧泰宏，杉本謙二，
    “性能を考慮した信号損失下での状態推定”
    第63回システム制御情報学会研究発表講演会，GSb08-4，大阪，2019.5.22-24 (5.24)
  4. 杉野峻生，小林泰介，杉本謙二，
    “フラクタルリザーバコンピューティングを用いた４脚ロボットの階層強化学習”
    ロボティクス・メカトロニクス講演会，1A1-M02，広島，2019.6.6-7 (6.6)
  5. 小林泰介，
    “双曲割引型強化学習の提案”
    ロボティクス・メカトロニクス講演会，1P2-A13，広島，2019.6.6-7 (6.6)
  6. 小蔵正輝，
    “Epidemic spreading processes over adaptive activity-driven networks”
    第9回数理モデリング研究会，軽井沢，2019.7.19-21 (7.20)
  7. 会田雅樹, 高野知佐, 小蔵正輝，
    “ユーザダイナミクスの基礎方程式とオンライン社会ネットワークの構造について”
    電子情報通信学会情報ネットワーク研究会，知床，2019.8.1-2 (8.2)
  8. 小林泰介，
    “パラメータの定着とスパース化を統合した正則化による継続学習”
    日本ロボット学会学術講演会，1A2-08，早稲田，2019.9.4-6 (9.4)
  9. 板寺駿輝，小林泰介，中西淳，青山忠義，長谷川泰久，
    “身体的インタラクションを伴う移動支援を目的とした動作状態推定に基づくインピーダンス制御”
    日本ロボット学会学術講演会，3K2-06，早稲田，2019.9.4-6 (9.6)
  10. 青谷拓海，小林泰介，杉本謙二，
    “状況により変化する利害関係の推定に基づくマルチエージェント強化学習”
    日本ロボット学会学術講演会，3B3-04，早稲田，2019.9.4-6 (9.6)
  11. 森純平，小蔵正輝，杉本謙二，
    “深層学習を用いたマルコフ過程の補間に関する検討”
    2019年電子情報通信学会　高信頼制御通信研究会，奈良，2019.11.6 (11.6)
  12. 八木聖太，小蔵正輝，岸田昌子，杉本謙二，林和則，
    “公平性を担保した送信電力制御アルゴリズムのロバスト安定化”
    2019年電子情報通信学会　高信頼制御通信研究会，奈良，2019.11.6 (11.6)
  13. 小林恒輝，小蔵正輝，岸田昌子，和田山正，杉本謙二，
    “深層展開による出力フィードバック安定化の検討”
    2019年電子情報通信学会　高信頼制御通信研究会，奈良，2019.11.6 (11.6)
  14. 牧泰宏，今林 亘，杉本 謙二，
    “切り替え型状態推定器による2自由度制御”
    第62回自動制御連合講演会，1A4-05，北海道，2019.11.8-10 (11.9)
  15. 小蔵正輝，今林亘, 会田雅樹, 杉本謙二，
    “社会ネットワークにおける振動ダイナミクスのスパース安定化”
    第62回自動制御連合講演会，1A2-03，北海道，2019.11.8-10 (11.9)
  16. 小林恒輝，小蔵正輝，杉本謙二，
    “機会制約付き最適化問題におけるARIMAモデルを用いたデータセンターの省電力運用”
    第62回自動制御連合講演会，2B1-04，北海道，2019.11.8-10 (11.10)
  17. 小林泰介，
    “オンライン深層強化学習に向けた適応型適正度履歴”
    第32回自律分散システム・シンポジウム，1B1-1，東京，2020.1.25-26 (1.25)
  18. 青谷拓海，小林泰介，杉本謙二，
    “多変量分布を用いた報酬予測による利害関係を考慮したマルチエージェント強化学習”
    第32回自律分散システム・シンポジウム，1C1-3，東京，2020.1.25-26 (1.25)
  19. 小林恒輝，小蔵正輝，岸田昌子，和田山正，杉本謙二，
    “Neural ordinary differential equationsによる静的出力フィードバック安定化の検討”
    2019年電子情報通信学会　高信頼制御通信研究会，大阪，2020.1.27 (1.27)
  20. 今林亘，小蔵正輝，杉本謙二，
    “BMIによるフィードバック誤差学習制御系の強正実化について”
    第7回制御部門マルチシンポジウム，1C1-3，徳島，2020.3.2-5 (3.3) （開催中止・論文は掲載）
  21. 森　純平，小蔵正輝，小林泰介，杉本謙二，
    “確率的勾配降下法を用いたマルコフ過程の補間”
    第7回制御部門マルチシンポジウム，3I1-2，徳島，2020.3.2-5 (3.5) （開催中止・論文は掲載）
  22. 板寺駿輝，小林泰介，中西淳，青山忠義，長谷川泰久，
    “潜在的動作状態生成モデルに基づいた身体的インタラクションを伴う包括的移動支援”
    ロボティクスシンポジア，5A2, pp.236-237，函館，2020.3.15-16 (3.16) （オンライン開催）

プレスリリース

書籍

  1. 永原，岡野，小蔵，若生
    “ネットワーク化制御”
    コロナ社，2019

招待講演等

  1. 小蔵正輝，
    “複雑ネットワークの最適設計：なぜ私がネットワーク科学と制御工学のはざまにいるのか”
    足立研セミナー，2019 (7.29)
  2. M. Ogura，
    “Synthesis of positive linear systems by geometric programming”
    University of Hong Kong，2019 (8.06)
  3. 小蔵正輝，
    “ネットワークにおける最適資源配置”
    ネットワーク科学セミナー2019，2019 (8.30)