Personnel Information

写真a

Nishihara Kei


The master's program in charge

Division of Information and Electronic Engineering

The doctoral program in charge

Division of Engineering

The department in charge

Department of Sciences and Informatics

Job title

Assistant Professor
To the head of this page.▲

Research field 【 display / non-display 】

  • Informatics / Intelligent informatics

  • Informatics / Soft computing

To the head of this page.▲

Keywords for Research Field 【 display / non-display 】

  • Optimization

  • Evolutionary Computation (Evolutionary Algorithm)

  • Machine Learning

To the head of this page.▲

Graduate school・Graduate course, etc. 【 display / non-display 】

  • Yokohama National University

    2022.03，Master's program，Graduate School of Engineering Science，Department of Mathematics, Physics, Electrical Engineering and Computer Science，Completed，Japan

  • Yokohama National University

    2025.03，Doctoral program，Graduate School of Engineering Science，Department of Mathematics, Physics, Electrical Engineering and Computer Science，Completed，Japan

To the head of this page.▲

Graduate school・major, etc. 【 display / non-display 】

  • Yokohama National University

    2020.03，Faculty of Science and Engineering，Department of Mathematics, Physics, Electrical Engineering and Computer Science，Graduate，Japan

To the head of this page.▲

Degree 【 display / non-display 】

  • Doctor of Engineering

    Adaptations of parameter configurations of evolutionary algorithms for expensive optimization problems

To the head of this page.▲

Career 【 display / non-display 】

  • JSPS Research Fellow (DC1)

    2022.04.01 ～ 2025.03.31

  • Visiting Student (Westlake University, Hangzhou, China)

    2023.10.12 ～ 2024.03.22

To the head of this page.▲

Academic Society 【 display / non-display 】

  • The Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

  • The Japanese Society for Evolutionary Computation

  • Information Processing Society of Japan (IPSJ)

  • The Institute of Electrical Engineers of Japan (IEEJ)

To the head of this page.▲

Academic prize 【 display / non-display 】

  • 電気学術奨励賞

    2020.03.31，電気学会東京支部

  • Excellent Paper Award

    2021.09.23，FAN2021

  • プレゼンテーション賞

    2022.12.18，進化計算学会

  • Young Researcher Award

    2022.12.18，IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter

To the head of this page.▲
 
 

Papers 【 display / non-display 】

  • Evolutionary multiobjective optimization assisted by scalarization function approximation for high-dimensional expensive problems

    Yuma Horaguchi, Kei Nishihara, and Masaya Nakata，Swarm and Evolutionary Computation，vol.86，Article Number:101516，2024.04

  • Emulation-based adaptive differential evolution: fast and auto-tunable approach for moderately expensive optimization problems

    Kei Nishihara and Masaya Nakata，Complex & Intelligent Systems，vol.10，(p.3633 ～ 3656)，2024.02

  • Automated Construction of Transferable Loading Algorithm with Interactive Genetic Programming

    Yusuke Hiruta, Kei Nishihara, Yuji Koguma, Masakazu Fujii, and Masaya Nakata，IEEE Access，vol.10，(p.125167 ～ 125180)，2022.11

  • 自己適応型差分進化法におけるアルゴリズム構成の事前検証フレームワークによる性能の向上

    西原慧，中田雅也，情報処理学会論文誌「数理モデル化と応用（TOM）」，vol.14，(3)，(p.51 ～ 67)，2021.08

  • Cartesian Genetic Programmingを用いた転用可能な積み付けアルゴリズムの自動生成

    蛭田悠介，西原慧，小熊祐司，藤井正和，中田雅也，情報処理学会論文誌「数理モデル化と応用（TOM）」，vol.14，(3)，(p.11 ～ 26)，2021.08

To the head of this page.▲

International conference proceedings 【 display / non-display 】

  • Evolutionary Multiobjective Optimization Assisted by Scalarization Function Approximation for High-Dimensional Expensive Problems (HOP GECCO'25)

    Yuma Horaguchi, Kei Nishihara, and Masaya Nakata，The Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) Companion，ACM，2025.07，Málaga, Spain

  • A Surrogate-Assisted Partial Optimization for Expensive Constrained Optimization Problems

    Kei Nishihara and Masaya Nakata，International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN)，(p.391 ～ 407)，Springer，2024.09，Hagenberg im Mühlkreis, Austria

  • Utilizing the Expected Gradient in Surrogate-assisted Evolutionary Algorithms

    Kei Nishihara and Masaya Nakata，The Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) Companion，(p.447 ～ 450)，ACM，2023.07，Lisbon, Portugal

  • Surrogate-assisted Differential Evolution with Adaptation of Training Data Selection Criterion

    Kei Nishihara and Masaya Nakata，IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)，(p.1675 ～ 1682)，IEEE，2022.12，Singapore, Singapore

  • Comparison of Adaptive Differential Evolution Algorithms on the MOEA/D-DE Framework

    Kei Nishihara and Masaya Nakata，IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)，(p.161 ～ 168)，IEEE，2021.06，Kraków, Poland (Online)

display all >>

To the head of this page.▲

Editorial and Commentary 【 display / non-display 】

  • オープンスペースディスカッション2023実施報告

    原田智広，木下貴登，白石洋輝，髙野諒，田島友祐，谷垣勇輝，苗村伸夫，西原慧，進化計算学会論文誌，vol.15，(1)，(p.11 ～ 19)，2024.07

  • オープンスペースディスカッション2022実施報告

    中田雅也，内種岳詞，串田淳一，田中彰一郎，谷垣勇輝，西原慧，原田智広，能島裕介，進化計算学会論文誌，vol.14，(1)，(p.12 ～ 17)，2023.12

  • オープンスペースディスカッション2021実施報告

    能島裕介，高木英行，棟朝雅晴，濱田直希，西原慧，髙玉圭樹，佐藤寛之，桐淵大貴，宮川みなみ，進化計算学会論文誌，vol.13，(1)，(p.1 ～ 9)，2022.07

  • 海外における研究活動状況：IEEE WCCI2020 参加報告

    西原慧，村田学術振興財団 年次報告，(35)，(p.311 ～ 312)，2021.06

To the head of this page.▲

Presentaion at conference, meeting, etc. 【 display / non-display 】

  • タブーサーチによるサロゲート進化計算の持続可能な性能向上

    西原慧，中田雅也，第27回進化計算学会研究会，進化計算学会，第27回進化計算学会研究会講演論文集，(p.16-25)，2025.03.04，横浜市，Japan

  • 学習データ端点付近での近似精度低下がサロゲート進化計算の性能に与える悪影響の分析とその抑制

    西原慧，三浦岳也，中田雅也，進化計算シンポジウム2024，進化計算学会，第18回進化計算シンポジウム講演論文集，(p.233-240)，2024.12.20，西牟婁郡白浜町，Japan

  • パレート最適なサロゲート群を利用する適応サロゲート進化計算

    西原慧，中田雅也，進化計算シンポジウム2023，進化計算学会，第17回進化計算シンポジウム講演論文集，(p.380-387)，2023.12.21，小田原市，Japan

  • 記号回帰モデルを用いた Evolutionary Neural Architecture Search

    針谷亘輝，西原慧，中田雅也，進化計算シンポジウム2023，進化計算学会，第17回進化計算シンポジウム講演論文集，(p.277-284)，2023.12.21，小田原市，Japan

  • 深層学習モデルの構造多様性を考慮した Neural Architecture Search

    針谷亘輝，西原慧，中田雅也，第22回情報科学技術フォーラム（FIT2023），情報処理学会，第22回情報科学技術フォーラム講演論文集，(p.79-85)，2023.09.06，堺市，Japan

display all >>

To the head of this page.▲