川上 紫央

学会誌論文

1. 川上 紫央，高玉 圭樹，佐藤 寛之，“目的関数の推定類似度を用いる進化計算による多因子最適化,” 進化計算学会論文誌，14巻，1号，pp. 40–54，2023．

国際会議論文

1. Shio Kawakami, Tomoaki Takagi, Keiki Takadama, and Hiroyuki Sato, “Distance Minimization Problems for Multi-factorial Evolutionary Optimization Benchmarking,” in Proc. of the 12th World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC 2020), Hybrid Intelligent Systems. HIS 2020, Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 1375, Springer, Cham, pp. 710–719, 2020.
2. Shio Kawakami, Keiki Takadama, Hiroyuki Sato, “Multi-factorial Evolutionary Algorithm Using Objective Similarity Based Parent Selection,” Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, pp. 45–60, 2022.
3. Shio Kawakami, Keiki Takadama, Hiroyuki Sato, “Preliminary Study of Multi-factorial Evolutionary Algorithm Using Objective Similarities on Different Objective Landscapes,” The 3rd ASEAN-UEC Workshop on Informatics and Engineering for SDGs, 2 pages, 2021.
4. Shio Kawakami, Keiki Takadama, Hiroyuki Sato, “Similarity-based Multi-factorial Evolutionary Algorithm for Binary Optimization Problems,” 2023 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP2023), pp. 372–375, 2023.
5. Shio Kawakami, Keiki Takadama, Hiroyuki Sato, “A Preliminary Study on Solution Generation for Evolutionary Multi-factorial Optimization,” The 5th ASEAN-UEC Workshop on Informatics and Engineering, 2 pages, 2023.
6. Kazuma Sato, Yasuyuki Mitsui, Shio Kawakami, Shoichiro Tanaka, and Hiroyuki Sato, “A Biased Multi-Objective Item Stock Optimization Using Evolutionary Algorithms,” The 5th ASEAN-UEC Workshop on Informatics and Engineering, 2 pages, 2023.
7. Shio Kawakami, Keiki Takadama, Hiroyuki Sato, “Evolutionary Constrained Multi-Factorial Optimization Based on Task Similarity,” 2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC2024), pp. 1–8, 2024.
8. Iori Minakawa, Shio Kawakami, Hiroyuki Miyashita, Tsutomu Iida, Hiroyuki Sato, “Real-World Cardboard Production Optimization Using Multi-Objective Evolutionary Algorithms”, IEEE Congress on Evolutionary Computation (IEEE CEC 2025), 2025. (to appear)
9. Shio Kawakami, Keiki Takadama, Hiroyuki Sato, “Multitask Knapsack Problems with Scalable Objective and Constraint Similarities: Behavioral Analysis of Evolutionary Multi-Factorial Algorithms”, IEEE Congress on Evolutionary Computation (IEEE CEC 2025), 2025. (to appear)

国内学会発表

1. 川上紫央，高木智章，高玉圭樹，佐藤寛之，“多因子距離最小化問題における進化計算の性能比較”，進化計算シンポジウム2019，進化計算学会，pp. 278-283，2019．
2. 川上紫央， 高玉圭樹，佐藤寛之，“目的関数の類似度を利用した多因子進化計算に関する検討,” 第20回進化計算学会研究会, pp. 74–81, 2021.
3. 川上 紫央，田中 彰一郎，高玉 圭樹，佐藤 寛之，“多因子離散最適化問題において目的関数の類似度を計測して利用する進化計算の効果”, システム・情報部門学術講演会2022 (SSI2022)，計測自動制御学会，2022.
4. 川上紫央, 田中彰一郎, 高玉圭樹, 佐藤寛之，“多因子 CNK ランドスケープ問題において類似目的関数を利用する進化計算”, 進化計算シンポジウム2022, pp. 294–302, 2022.
5. 佐藤和磨, 三井康行, 川上紫央, 田中彰一郎, 佐藤寛之，“進化計算による多目的在庫配置最適化における重みベクトル群の偏向配置”, 進化計算シンポジウム2022, pp. 345–352, 2022.
6. 川上 紫央, 高玉 圭樹, 佐藤 寛之，“タスク間類似度を用いる制約付き進化多因子最適化に関する一検討”, 進化計算シンポジウム2023, pp. 338–345, 2023.
7. 川上 紫央, 高玉 圭樹, 佐藤 寛之, “制約と目的の類似度を変更可能な多因子ナップザック問題と進化計算の効果,” 第26回進化計算学会研究会, pp. 9–18, 2024.
8. 皆川伊織, 川上紫央, 宮下啓之, 飯田勉, 佐藤寛之, “多目的進化計算による実世界の段ボール生産計画最適化に関する検討,” 進化計算シンポジウム2024, pp. 91–98, 2024.

メディア報道

1. “進化計算の最新動向を知る 段ボール生産計画に進化計算を適用 さらに応用先を広げ生産工程DXを推進,” MONOist，アイティメディア株式会社, https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2503/10/news016.html, 2025年3月10日
2. “電通大と東芝デジタルエンジニアリングがAIで段ボール生産DX化 熟練者の生産計画と比較・検証,” 電波新聞デジタル, https://dempa-digital.com/article/618329, 2024年12月24日.
3. “電通大、段ボールの生産工程を進化計算AIでDX化,” Logistics Today, https://www.logi-today.com/702227, 2024年12月19日.
4. “電通大と東芝デジタルエンジニアリング、段ボールの生産工程に進化計算AIを適用しコストと落穂を最小化,” IoTNEWS, https://iotnews.jp/smart-logistics/259454/, 2024年12月19日
5. “電通大と東芝デジタルエンジニアリング、AI分野の「進化計算」を段ボールの生産計画の最適化に適用し生産工程をDX化,” 日本経済新聞, https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP684028_Y4A211C2000000/, 2024年12月18日

企画

1. オーガナイザー, スペシャルセッション「進化計算の新世代」, 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 SSI2022, 2022.
2. Organizer, IEEE CEC2024 Special Session on Evolutionary Computation and Swarm Intelligence for Dynamical Environments and Multitasking Problems: Let Two Different Approaches Meet, IEEE CEC 2024 in IEEE WCCI2024, 2024.

所属学会

1. 進化計算学会

留学

1. Southern Cross University, Australia, 2022.

運営

1. 第19回進化計算学会研究会運営スタッフ
2. 第20回進化計算学会研究会運営スタッフ

指導

1. Teaching Assistant, Topics in Informatics I: Evolutionary Computation (国際科目), 2020.
2. Teaching Assistant, Topics in Informatics I: Evolutionary Computation (国際科目), 2021.
3. 講師，MATLAB講習，2022.
4. Teaching Assistant, Topics in Informatics I: Evolutionary Computation (国際科目), 2022.
5. Teaching Assistant, Topics in Informatics I: Evolutionary Computation (国際科目), 2023.
6. Teaching Assistant, Topics in Informatics I: Evolutionary Computation (国際科目), 2023.