Takato Kinoshita, M.E.

Student

Computational Intelligence Laboratory
Intelligent Informatics
Department of Core Informatics
Graduate School of Informatics
Osaka Metropolitan University


E-mail: takato (at) ieee.org
Address: 1-1 Gakuen-cho, Sakai, Osaka 599-8531, Japan
Phone: +81-72-254-9198
FAX: +81-72-254-9825

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I graduated from Osaka Prefecture University, Osaka, Japan in 2021, and I received the M.E. degree from Osaka Prefecture University, Osaka, Japan in 2023.
Education
April 2023 - Now ： Depertment of Core Infomatics, Graduate School of Infomatics, Osaka Metropolitan University, Osaka, Japan.
(Advisor: Prof. Dr. Yusuke Nojima)
April 2021 – March 2023 ： Department of Computer Science and Intelligent Systems, Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University, Osaka, Japan.
(Advisor: Prof. Dr. Yusuke Nojima)
April 2017 – March 2021 ： Computer Science Cource, College of Engineering, Osaka Prefecture University, Osaka, Japan.

Professional
August 2021 – March 2022 ： Research Assistant, Osaka Prefecture University, Japan.

AwardsGrant and Fund

Journal Papers

(in English)

    2023
  1. T. Kinoshita, N. Masuyama, Y. Liu, Y. Nojima, and H. Ishibuchi, "Reference vector adaptation and mating selection strategy via adaptive resonance theory-based clustering for many-objective optimization," IEEE Access, pp. 126066-126086, November 2023.

Conference Papers

    2023
  1. T. Kinoshita, N. Masuyama, and Y. Nojima, "Riesz s-energy indicators for diversity assessment of multiobjective evolutionary algorithms," in Proc. of the 24th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS), 7 pages, Gwangju, Korea, December 6-9, 2023.

    2. 2022
  2. T. Kinoshita, N. Masuyama, and Y. Nojima, "Search process analysis of multiobjective evolutionary algorithms using convergence-diversity diagram," in Proc. of 2022 Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2022), 6 pages, Mie, Japan, November 29 - December 2, 2022. IEEE CIS Japan Chapter Young Researcher Award
  3. T. Kinoshita, N. Masuyama, Y. Nojima, and H. Ishibuchi, "Analytical methods to separately evaluate convergence and diversity for multi-objective optimization," in Proc. of 14th International Conference of Metaheuristics (MIC 2022), pp. 172-186, Syracuse, Italy, July 11-14, 2022.

Others

    2023
  1. 木下貴登, 増山直輝, 能島裕介, 実世界多目的最適化問題のためのRiesz discrete s-Energy によるConvergence-Diversity Diagramの拡張, 第24回進化計算研究会講演論文集, pp. 49-56, 福知山, 9月, (2023).
  2. 木下貴登, 増山直輝, 能島裕介, 制約付き問題のための適応的問題分割ベース進化型多目的最適化アルゴリズムの検討, 第39回ファジィシステムシンポジウム講演論文集, 軽井沢, 9月, (2023).

    3. 2022
  3. 木下貴登, 増山直輝, 能島裕介, 石渕久生, Convergence-Diversity Diagramのためのパレート最適近似手法の検討, 第16回進化計算シンポジウム2022講演論文集, pp. 185-192, 札幌, 12月, (2022).
  4. 木下貴登, 増山直輝, 能島裕介, Convergence-Diversity Diagramの探索過程分析への拡張, 第22回進化計算学会研究会講演論文集, pp. 14-19, 東京＋オンライン, 9月, (2022).
  5. 中川夢斗, 木下貴登, 増山直輝, 能島裕介, 石渕久生, 社会シミュレーションによる経済支援施策の進化型最適設計, 第38回ファジィシステムシンポジウム講演論文集, オンライン, 9月, (2022).

    6. 2021
  6. 木下貴登, 増山直輝, 能島裕介, 石渕久生, 進化型多目的最適化アルゴリズムの分割的性能評価, 第15回進化計算シンポジウム2021講演論文集, pp. 328-335, オンライン, 12月, (2021).
  7. 木下貴登, 増山直輝, 能島裕介, 石渕久生, 適応共鳴理論に基づくクラスタリングを用いた進化型多目的最適化アルゴリズム, 第20回進化計算学会研究会講演論文集, オンライン, 9月, (2021).

    8. 2020
  8. 木下貴登, 増山直輝, 能島裕介, 石渕久生, クラスタリング手法を用いた適応的分割に基づく進化型多目的最適化アルゴリズムの性能評価, 第14回進化計算シンポジウム2020講演論文集, pp. 151-159, 岐阜, 12月, (2020).