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本研究では，実問題に応用可能な非線形力学系モデルを用いた最適化手法と機械学習の融合技術の開発を行った。具体的には，冗長経路除去とSequential Minimal Optimizationを用いたネットワークルーティング問題の高速解法の開発，非線形力学系モデルを用いた最適化手法の深層学習問題への応用と新たな深層学習アルゴリズムの開発，自己組織化マップとその派生法を用いたパレート解可視化手法の開発，パラメータ調整を伴わない非線形力学系モデルを用いた最適化手法の開発と並列化を行った。そして，これらを含む計算知能技術の実問題への応用を行い，その有効性を確認した。
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