・論文

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学術雑誌

1. 中田雅也, 原田智広, 佐藤圭二, 松島裕康, 高玉圭樹. 個別化による学習分類子システムの一般化促進, 計測自動制御学会論文集, Vol.47 No.11, pp.581-590, 2011 [link].
2. 中田雅也, 原田智広, 佐藤圭二, 松島裕康, 高玉圭樹. 予測報酬に基づく個別化による学習分類子システムの学習性能の向上, 計測自動制御学会論文集, Vol.48 No.11, pp.713-722, 2012 [link].
3. 中田雅也, Pier Luca Lanzi, 田島友祐, 高玉圭樹. Compact Genetic Algorithmを導入した学習分類子システムによる分類子数の削減, 情報処理学会論文誌:数理モデル化とその応用, Vol.7 No. 2, pp.1-16, 2014 [link].
4. Masaya Nakata, Tim Kovacs, Keiki Takadama. XCS-SL: A Rule-based Genetic Learning System for Sequence Labeling, Evolutionary Intelligence, Springer Berlin Heidelberg, DOI:10.1007/s12065-015-0127-9, 2015 [link].
5. Masaya Nakata, Pier Luca Lanzi, Keiki Takadama. XCS-SL: Rule Reduction by Selection Strategy in XCS with Adaptive Action Map, Evolutionary Intelligence, Springer Berlin Heidelberg, DOI:10.1007/s12065-015-0130-1, 2015 [link].
6. Yusuke Tajima, Masaya Nakata, Hiroyasu Matsushima, Yoshihiro Ichikawa, Hiroyuki Sato, Kiyohiko Hattori and Keiki Takadama. Evolutionary Algorithm for Uncertain Evaluation Function, New Mathematics and Natural Computation, World Scientific, Vol. 11, No. 2, pp.1-15, 2015.
7. 辰巳嵩豊, 小峯嵩裕, 中田雅也,佐藤寛之, 髙玉圭樹. 許容誤差を自己適応可能な学習分類子システム, 進化計算学会論文誌, 採択決定済.

国際学会

1. Masaya Nakata, Fumiaki Sato, Keiki Takadama. Towards Generalization by Identification-based XCS in Multi-steps Problem, Third World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC2011), pp.396-401, October 2011, Salamanca, Spain [link].
2. Masaya Nakata, Pier Luca Lanzi, Keiki Takadama. Enhancing Learning Capabilities by XCS with Best Action Mapping, Parallel Problem Solving From Nature (PPSN XII), LNCS7491, Springer, pp.256-265, September 2012, Taormina, Italy [link].
3. Masaya Nakata, Pier Luca Lanzi, Keiki Takadama. XCS with Adaptive Action Mapping, The Ninth International Conference on Simulated Evolution And Learning (SEAL 2012), LNCS7673, Springer, pp.138-148, December 2012, Hanoi, Vietnam [link].
4. Masaya Nakata, Pier Luca Lanzi, Keiki Takadama. Simple Compact Genetic Algorithm for XCS, IEEE Congress on Evolutionary Computation 2013 (CEC 2013), pp.1718-1723, June 2013, Cancun, Mexico [link].
5. Masaya Nakata, Pier Luca Lanzi, Keiki Takadama. Selection Strategy for XCS with Adaptive Action Mapping, Genetic and Evolutionary Computation Conference 2013 (GECCO 2013), pp.1085-1092, July 2013, Amsterdam, Netherlands [link].
6. Masaya Nakata, Pier Luca Lanzi, Tim Kovacs, Keiki Takadama. Complete action map or Best action map in Accuracy-based Reinforcement Learning Classifier Systems, Genetic and Evolutionary Computation Conference 2014 (GECCO 2014), pp.557-564, July 2014, Vancouver, Canada [link].
7. Masaya Nakata, Tim Kovacs, Keiki Takadama. A Modified XCS Classifier System for Sequence Labeling, Genetic and Evolutionary Computation Conference 2014 (GECCO 2014), pp. 565-572, July 2014, Vancouver, Canada [link].
8. Masaya Nakata, Tim Kovacs, Keiki Takadama, Messy Coding in the XCS Classifier System for Sequence Labeling, 13th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN2014), Lecture Notes in Computer Science Vol. 8672, pp 191-200, Ljubljana, Slovenia [link].
9. Masaya Nakata, Pier Luca Lanzi, Tim Kovacs, Will Neil Browne and Keiki Takadama, How Should Learning Classifier Systems Cover A State-Action Space?, IEEE Congress on Evolutionary Computation 2013 (CEC 2015), Sendai, Japan, accepted.



[more]




Kiyohiko Hattori, Masaya Nakata, Yoshihiro Ichikawa, Masayuki Otani, Horoyasu Matsushima and Keiki Takadama, The Proposal of the Planetary Exploration System with the Cooperation and Sequential Movement of Two Micro Rovers, The 28th International Symposium on Space Technology and Science, June 2011, Japan.
Yusuke Tajima, Masaya Nakata, Hiroyasu Matsushima, Hiroyuki. Sato, Kiyohiko Hattori and Keiki Takadama, Evolutionary Algorithm for Uncertain evaluation function, The 16th International Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES2012), pp.40-45, December 2012, Japan.
Kiyohiko Hattori, Eri Homma, Masayuki Otani, Masaya Nakata, Yoshihiro Ichikawa, Hiroyasu Matsushima, Keiji Sato, Tomohiro Harada and Keiki Takadama, Automatic Cartography Method by Cooperation of Autonomous Micro Robots and Its Verification Through Simulations, 8th International Conference on Humanized Systems 2012 (ICHS2012), August
2012, Korea.
Yusuke Tajima, Masaya Nakata,  and Keiki Takadama, Personalized real-time sleep stage remote monitoring system, The Eighth International Symposium on Medical Information and Communication Technology (ISMICT 2014), pp.1-5, 2014, Italy.
Eri Homma, Toshinori Kagawa, Kiyohiko Hattori, Masayuki Otani, Masaya Nakata, Yoshihiro Ichikawa, Tomohiro Harada, Hiroyasu Matsushima, Keiji Sato, Keiki Takadama and Nobuo Nakajima,Estimation of Cooperation Navigation by Multiple Rovers Using Different Positioning Technique,29th International Symposium on Space Technology and Science, June 2013, June, 2013, Japan.
Yusuke Tajima, Masaya Nakata, Keiji Sato, and  Keik Takadama, Sleep Stage Estimation Using Synthesized Data of Heart Rate and Body Movement, AAAI Big Data Becomes Personal: Knowledge into Meaning, 2014, AAAI Publications, 2014 AAAI Spring Symposium Series, pp. 63-68, US.
Kotaro Usui, Masaya Nakata, and Keiki Takadama, Reusable knowledge by linkage-classifier in Accuracy-based Learning Classifier System, Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC), 2014 Sixth World Congress on, IEEE, pp. 312-317, 2014, Spain.
Takahiro Komine, Masaya Nakata, and Keiki Takadama, Archives-holding XCS Classifier System: A preliminary study, 2014 Sixth World Congress on, IEEE, pp. 312-317, 2014, Spain.
Minato Sato, Kotaro Usui, Masaya Nakata and Keiki Takadama, Detecting Shoplifting From Customer Behavior Data by Extended XCS-SL: Towards Feature Extraction on Class-Imbalanced Sequence Data, IEEE Congress on Evolutionary Computation 2015 (CEC 2015), Sendai, Japan, accepted.
Keiki Takadama and Masaya Nakata, Extracting Both Generalized and Specialized Knowledge by XCS using Attribute Tracking and Feedback, IEEE Congress on Evolutionary Computation 2015 (CEC 2015), Sendai, Japan, accepted.

国内学会

1. 中田雅也, 島田智大, 廣瀬壱行, 市川嘉裕, 松島裕康, 服部聖彦, 高玉圭樹. 個別化による学習分類子システムの一般化促進, システム・情報部門学術講演会2010 (SSI2010), CD-ROM 2F4-3, 2010年11月, 京都.
2. 中田雅也, 市川嘉裕, 松島裕康, 佐藤寛之, 高玉圭樹. 個別化による学習分類子システムのマルチステップへの展開, 進化計算シンポジウム2010, pp.295-302, 2010年12月, 福岡(ベストポスター発表賞受賞).
3. 中田雅也, 大谷雅之, 松島裕康, 高玉圭樹: 個別化による学習分類子システムの雑音耐性の解析, 進化計算シンポジウム2011, pp.273-280, 2011年12月, 宮城.
4. 中田雅也, Pier Luca Lanzi, 松島裕康, 佐藤寛之, 高玉圭樹. 学習分類子システムにおける最適行動獲得のための個体選択法, 進化計算シンポジウム2012, 2012年12月, 長野(最優秀発表賞, IEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Award受賞).
5. 中田雅也, Pier Luca Lanzi, 松島裕康, 高玉圭樹. データマイニング問題を対象とした最適行動獲得のための学習分類子システムにおける個体淘汰法の検討, 第58回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI’13), 2013年5月, 兵庫(学会誌投稿推薦, システム制御情報学会学会賞 奨励賞受賞).
6. 中田雅也, Pier Luca Lanzi, 田島友祐, 高玉圭樹. Compact Genetic Algorithmを導入した学習分類子システムによる分類子数の削減, 第95回数理モデル化とその問題解決研究発表会 (MPS95), Vol.2013-MPS-95, No.4, 2013年9月, 熊本.

[more]

松本隆，中田雅也, 佐藤史盟, 佐藤圭二，佐藤寛之，服部聖彦，髙玉圭樹:
正確性に基づく学習分類子システムにおける最大個体数の自動調整，第39回知能システムシンポジウム, pp.121-126, 千葉,
2012年3月.
服部聖彦, 中田雅也, 市川嘉裕, 大谷雅之, 松島裕康, 高玉圭樹: 超小型ローバー２台の協調による月面探査の検討, 第54回宇宙科学技術連合講演会 (CD-ROM), 静岡, 2010年11月.
服部聖彦，本間恵理，中田雅也，市川嘉裕，大谷雅之，松島裕康，佐藤圭二，高玉圭樹: 画像処理を用いたローバの崖淵自動認識性能の評価, 第55回宇宙科学技術連合講演会, 宇宙科学技術連合講演会講演集(CD-ROM), 愛媛, 2011年11月.
本間恵理, 服部聖彦, 中田雅也, 市川嘉裕, 大谷雅之, 松島裕康, 佐藤圭二, 高玉圭樹, 中嶋 信生: 2台のローバを用いた逐次位置推定による直進移動性の評価, 第55回宇宙科学技術連合講演会，宇宙科学技術連合講演会講演集(CD-ROM), 愛媛, 2011年11月.
本間恵理, 服部聖彦, 加川敏規, 中田雅也, 原田智広, 市川嘉裕, 佐藤圭二, 大谷雅之, 松島裕康, 高玉圭樹, 中嶋信生:
SLIMプロジェクトに焦点をあてた月面縦穴探査のための複数ローバ協調ナビゲーション手法の提案と評価-複数の自律ローバ協調による測位と位置情報の累積演算を用いた絶対位置推定, 第56回宇宙科学技術連合講演会, 2012年11月, 大分.
佐藤圭二, 髙玉圭樹, 大谷雅之, 松島裕康, 市川嘉裕, 原田智広, 中田雅也, 佐藤寛之 服部聖彦, 環境変化に適応するためのスワップ型一般化, 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2012, pp.335-338, 愛知県, 2012年11月.
田島 友祐、中田雅也，佐藤寛之，高玉圭樹, 評価値変動に対応した進化型アルゴリズム, 計測自動制御学会 システム・情報部門
関係論的システム科学調査研究会, 2013年6月, 滋賀.
山﨑大地, 中田雅也, 高玉圭樹, 複素強化学習を用いた学習分類子システムによるPoMDPs環境への展開, 第95回数理モデル化とその問題解決研究発表会 (MPS95), Vol.2013-MPS-95, No.12, 2013年9月, 熊本.
田島友祐, 中田雅也, 高玉圭樹, 佐藤寛之, ナップサック問題における評価値変動に対応した遺伝的アルゴリズムの提案, 第95回数理モデル化とその問題解決研究発表会 (MPS95), Vol.2013-MPS-95, No.6, 2013年9月, 熊本.
臼居浩太郎, 中田雅也, 高玉圭樹, 環境変化にロバストなリンケージ型学習分類子システム, 進化計算シンポジウム2013, pp.148-155, 2013年12月, 鹿児島.
小峯嵩裕, 佐藤拳人, 田島友祐, 中田雅也, 高玉圭樹, 動的環境におけるアーカイブ型学習分類子システム, 進化計算シンポジウム2013, pp.263-268, 2013年12月, 鹿児島.
臼居浩太郎, 中田雅也, 高玉圭樹, リンケージ型学習分類子システムによる類似環境に適応可能な汎用的知識の獲得と活用法の提案および性能評価, 第97回数理モデル化と問題解決研究発表会, Vol.2014-MPS-75, No.16, 2014年3月.
田島友佑, 中田雅也, 佐藤寛之, 高玉圭樹.動的環境における頑健な確率モデルの学習：ナップサック問題から実問題まで, 第6回進化計算研究会, pp.53-59, 2014年3月, 東京.
山﨑大地, 中田雅也, 高玉圭樹, 複素数を用いた学習分類子システムによるPOMDPs環境への展開, 第6回進化計算研究会,
pp.138-149, 2014年3月, 東京.
 田島 友祐，中田 雅也，松島 裕康，高玉 圭樹, 睡眠段階推定率の変動に対する進化型アルゴリズム, 計測自動制御学会，第40回知能システムシンポジウム, pp. 347-350, 2013.
上野 史, 建部 尚紀, 中田 雅也, 高玉 圭樹, ジレンマ問題におけるマルチエージェント間協調のための内部報酬推算, 第41回知能システムシンポジウム, accepted.

・受賞

1. 学生表彰 (学業優秀). 電気通信大学, 2009.
2. 学生表彰 (研究業績). 電気通信大学, 2010.
3. 目黒会賞, 電気通信大学, 2010.
4. ベストポスター発表賞. 進化計算シンポジウム2010, 2010.
5. 学生表彰 (研究業績). 電気通信大学, 2012.
6. 最優秀発表賞. 進化計算シンポジウム2012, 2012.
7. IEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Award, 2012.
8. システム制御学会学会賞 奨励賞, 2013.
9. 学生表彰 (研究業績). 電気通信大学, 2015.

・特許

1. データマイニングによる、ルール生成装置、方法、及びプログラム並びに、介護支援システム (特願2014-084943, 出願中).
2.  学習分類子システム、学習分類子生成方法及びプログラム(特願2014-187725, 出願中).

・学会活動

1. Co-organizer of New Directions of Evolutionary Machine Learning,  2015 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2015).
2. Co-organizer of International Workshop on Learning Classifier Systems (IWLCS), 2014-2016.

・奨学金

1. 日本学術振興会 特別研究員 (DC1), 2013年4月-2015年4月
2. 平成24年度創立８０周年記念学術交流基金(研究発表に対する助成), 電気通信大学,  The Ninth International Conference on Simulated Evolution And Learning (SEAL 2012), December 2012, Hanoi, Vietnam.
3. 平成24年度 留学生交流支援制度 (ショートビジット・ショートステイ), 日本学生支援機構, Politecnico di Milano, Milan, Italy, 2012/2/19-2012/5/17
4. 平成25年度 組織的な若手研究者等海外派遣プログラム 日本学術振興会, 派遣機関: Politecnico di Milano, Milan, Italy, 2013/1/11-2013/1/29
5. GECCO 2014 Student Travel Grant. Association for Computing Machinery (ACM).
6. Scholarship of Victoria University of Wellington for Visiting Student, Victoria University of Wellington, Wellington, New Zealand.

・所属学会

1. IEEE
2. ACM
3. 計測自動制御学会
4. システム制御情報学会
5. 進化計算学会

・Links (遺伝的機械学習・学習分類子システム関連)

• Biography.
  1. The Learning Classifier System Biography
  2. LCS & GBML Central

• Research group.
  1. Prediction-dynamics, Stewart W. Wilson.
  2. Illinois Genetic Algorithms Lab: IliGaL, University of Illinois at Urbana-Champaign, Illinois, US.
  3. Intelligent Systems Lab, University of Bristol, Bristol, UK.
  4. Evolutionary Computation Research Group, Victoria University of Wellington, Wellington, New Zealand.

• Personal page.
  1. Tim Kovacs’s page, University of Bristol, Bristol, UK.
  2. Pier Luca Lanzi’s page, Politecnico di Milano, Milano, Italy.
  3. Will Browne’s page, Victoria University of Wellington, Wellington, New Zealand.
  4. Ryan Urbanowicz’s page, Dartmouth College, New Hampshire, US.

• Lecture.
  1. Learning Classifier Systems Genetic Algorithms and Other Evolutionary Approaches, Pier Luca Lanzi.
  2. Introduction to Learning Classifier Systems, Jaume Bacardit.

• Good read.
  1. JavaXCSF: The XCSF Learning Classifier System in Java, SIGEVOlution, Vol 4. Issue 3.
  2. An Interview with Stewart W. Wilson, SIGEVOlution, Vol 5. Issue 3.
  3. ExSTraCS: Rule Based Machine Learning, Classification, and Knowledge Discovery for Complex Problems, SIGEVOlution, Vol 7. Issue 2-3.