超大規模組合せ最適化問題に対する新解法の提案
設計、割り当て、スケジューリング等、様々な問題は組合せ最適化問題として定式化できる。しかし、実応用において厳密に最適な解を求めるのが不可能な場合も多い。そのような状況においても可能な限り良質な解を探索するために、これまでにも遺伝的アルゴリズムのような手法が提案されているが、万能ではない。本研究では、特に超大規模な組合せ最適化問題を対象とし、確率論、統計論的な観点から、最適と考えられる方法を追究している。
本研究では,深層学習を用いた背景CGの自動生成システムを提案する.提案システムは,ユーザが描いた道路画像から,建造物の形状,景観,配置を決定した背景3DCGを自動生成する.また,生成過程に2種類の深層学習を効果的に用いることで,高速な自動生成を実現する.国土地理院が公開する基盤地図情報から生成した学習モデルを使用することで,リアルな3DCGの生成が可能である.
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