カリヤンモイ・デブ

カリヤンモイ・デブ
生まれる1963年（62～63歳）
ウダイプール、トリプラ州、インド
受賞歴インフォシス賞（2011年）IEEEフェロー（2012年）TWAS賞（2012年）ASMEフェロー（2014年）ACMフェロー（2022年）
学歴
母校IITカラグプル（BTech）アラバマ大学（MS、PhD）
論文メッシー遺伝的アルゴリズムを用いたバイナリおよび浮動小数点関数の最適化 （1991）
博士課程の指導教員デビッド・E・ゴールドバーグ
学術研究
規律多目的最適化と進化アルゴリズム
機関ミシガン州立大学電気・コンピュータ工学部

カリャンモイ・デブ（1963年生まれ）はインドのコンピュータ科学者です。デブはミシガン州立大学電気・コンピュータ工学部の大学特別教授であり、ハーマン・E・＆ルース・J・ケーニッヒ寄付講座教授でもあります。[ 1 ]デブはミシガン州立大学のコンピュータ科学・工学部と機械工学部の教授でもあります。[ 2 ]

デブは1997年にインド工科大学カンプール校にカンプール遺伝的アルゴリズム研究所を設立し、 2013年にはミシガン州立大学に計算最適化・イノベーション（COIN）研究所を設立した。 [ 3 ] [ 4 ] 2001年には、ワイリー社が「システムと最適化」シリーズの一環として、デブが執筆した「進化アルゴリズムを用いた多目的最適化」という教科書を出版した。 [ 5 ]カルロス・コッタとフアン・フリアン・メレロによる進化計算学の学術分野における著者ネットワークの分析において、デブはコミュニティで最も中心的な著者の一人として認められ、この分野の「社会測定学のスーパースター」と称された。[ 6 ]

経歴とキャリア

デブは1963年、当時インド最小の州であったトリプラ州ウダイプールで生まれました。[ 7 ]彼は1985年にインド工科大学カラグプル校で機械工学の学士号を取得し、1989年にアラバマ大学で工学力学の修士号と博士号を取得しました。[ 8 ]彼の博士課程の指導教官はデビッド・E・ゴールドバーグ氏であり、[ 9 ]彼の博士論文のタイトルは「メッシー遺伝的アルゴリズムを使用したバイナリおよび浮動小数点関数の最適化」でした。[ 10 ]彼は1991年から1992年までイリノイ大学カリフォルニア大学で博士研究員を務めました。1993年に、彼はインド工科大学カンプール校の機械工学教授となり、そこでデヴァ・ラージ寄付講座（2007～2010年）とグルムク・アンド・ビーナ・メータ寄付講座（2011～2013年）を務めました。次の職としてミシガン州立大学に移り、2013年からハーマン・E・＆ルース・J・ケーニッヒ寄付講座教授を務め、2021年には同大学の特別教授に任命された。[ 8 ]

研究

NSGA

デブは、Google Scholarで234,000件以上の引用があり、 h指数は146という高引用数を誇る研究者です。[ 8 ]彼の引用文献の大部分は、多目的最適化のための非劣ソート[ 11 ]遺伝的アルゴリズムに関する研究によるものです。1994年、デブと共著者のニダマルティ・スリニヴァスは、 [注1 ]最初の非劣ソート遺伝的アルゴリズムの一つを導入し、「NSGA」と名付けました。[ 12 ]

NSGA-II

2002年、Debと共著者のAmrit Pratap、Sameer Agarwal、TAMT Meyarivanは、個体の混雑距離という概念を導入しました。これは、「個体が近傍個体にどれだけ近いかの尺度を計算する」ものです。[ 13 ]彼らはまた、すべての個体が他のどの個体を厳密に支配しているかを追跡することにより、非劣後ソートをより高速に実装する方法も導入しました。混雑距離、エリート主義、[注 3 ] 、および非劣後ソートの高速実装を元のNSGAに組み込むことで、Debと共著者は元のNSGAを修正し、より高速で信頼性の高いものにしました。[注 4 ]彼らはこの修正を「NSGA-II」と名付けました。Web of Science Core Collectionデータベースによると、この論文はインド人著者のみによる論文で5,000回以上引用された最初の論文でした。[ 14 ] [ 15 ] 2025年現在、この論文は65,000回以上の引用を獲得している。[ 8 ]

NSGA-III

2013年に、Debと共著者のHimanshu Jainは、10以上の目的を持つ多目的最適化問題を解くためのNSGA-IIの修正を提案しました。[注5 ] [ 16 ]彼らはこの修正を「NSGA-III」と呼びました。

賞と栄誉

デブは、インドの3つのアカデミーのフェローです。インド国立工学アカデミー（2004年）、インド科学アカデミー（2006年）、インド国立科学アカデミー（2011年）です。また、 IEEE（2012年）、ASME（2014年）、ACM （2022年）のフェローでもあります。[ 8 ] [ 17 ] [ 18 ]

彼は進化的多目的最適化への貢献によりインフォシス工学・コンピュータサイエンス賞（2011年）を受賞し、 [ 17 ]、世界科学アカデミーのTWAS工学科学賞（2012年）を受賞し、[ 19 ]、進化的多目的最適化への継続的な貢献によりIEEE計算知能学会進化計算パイオニア賞（2018年）を受賞しました。[ 8 ] [ 20 ]

その他の受賞歴としては、フンボルトフェローシップ（1998～1999年）、アレクサンダー・フォン・フンボルト財団からのフリードリヒ・ヴィルヘルム・ベッセル研究賞（2002年）、工学科学におけるシャンティ・スワルプ・バトナガル賞（2005年）、フィンランド著名教授（FiDiPro）としての2007～2009年、多基準意思決定への貢献によりMCDMエッジワース・パレート賞（2008年） 、JCボーズ国立フェローシップ（2011年）、フィンランドのユヴァス​​キュラ大学からの名誉博士号（2013年）などがある。[ 8 ] [ 17 ]

注記

  1. ^以前の非劣ソート遺伝的アルゴリズムは、Carlos M. FonsecaとPeter J. Fleming（ Genetic algorithms for multiobjective optimization: formulation, discussion and generalization、1993年）とJeffrey Horn（Northern Michigan University）、Nicholas Nafpliotis、 David E. Goldberg（ A niched Pareto genetic algorithm for multiobjective optimization、1994年）によって導入されていました。
  2. ^ Srinivas と Deb による NSGA (1994) の実装と比較して高速です。
  3. ^選択（遺伝的アルゴリズム）ページのエリート選択のセクションも参照してください。
  4. ^非優越ソートとエリート選択の高速実装を組み込むことでアルゴリズムは高速化しました。混雑距離とエリート選択を組み込むことで、アルゴリズムの信頼性が向上しました。
  5. ^多目的最適化は、多数の制約（4 つ以上の制約）を持つ問題に焦点を当てた多目的最適化のサブフィールドです

参考文献

  1. ^ 「Kalyanmoy Deb」 .ミシガン州立大学名誉教授. 2022年1月17日閲覧。
  2. ^ 「Kalyanmoy Debがミシガン州立大学のケーニヒ寄付講座教授に任命」ミシガン州立大学工学部ミシガン州立大学2013年8月21日. 2022年1月17日閲覧。
  3. ^ "Kanpur Genetic Algorithms Laboratory" . Kanpur Genetic Algorithms Laboratory . Indian Institute of Technology, Kanpur. 2005. 2014年9月30日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2015年8月13日閲覧。
  4. ^ 「計算最適化・イノベーション研究所（COINラボ）」ミシガン州立大学工学部。2015年3月9日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2015年8月11日閲覧。
  5. ^ Smith, Alice E. (2002年10月). 「書評：進化的アルゴリズムを用いた多目的最適化」(PDF) . IEEE Transactions on Evolutionary Computation . 6 (5). IEEE: 526. doi : 10.1109/TEVC.2002.804322 . ISSN 1089-778X . S2CID 2867089. 2015年8月13日時点のオリジナルよりアーカイブ(PDF) . 2015年8月13日閲覧.  
  6. ^ Cotta, Carlos; Merelo, Juan-Julián (2013年12月3日). 「進化計算著者の複雑ネットワーク：初期研究」. arXiv : physics/0507196 .
  7. ^ Coello, Carlos; Goodman, Erik; Miettinen, Kaisa; Saxena, Dhish; Schütze, Oliver; Thiele, Lothar (2023). 「インタビュー：Kalyanmoy Deb氏がEMOコミュニティの形成、発展、そして課題について語る」 . Mathematical and Computational Applications . 28 (2): 34. doi : 10.3390/mca28020034 . hdl : 20.500.11850/613522 .
  8. ^ a b c d e f g「Kalyanmoy Deb CV」（PDF）ミシガン州立大学。2026年1月25日閲覧。
  9. ^ Goldberg, David E. 「履歴書」（PDF）ThreeJoy . 2022年1月17日閲覧。
  10. ^ Deb, Kalyanmoy (1991).メッシー遺伝的アルゴリズムを用いたバイナリおよび浮動小数点関数の最適化. ProQuest 303943729 . 
  11. ^ゴールドバーグ、デイビッド・E. (1989).遺伝的アルゴリズムによる探索、最適化、機械学習. アディソン・ウェズリー. p. 201. ISBN 0-201-15767-5。
  12. ^ Srinivas, N.; Deb, Kalyanmoy (1994). 「遺伝的アルゴリズムにおける非優越ソートを用いた多目的最適化」.進化計算. 2 (3): 221– 248. doi : 10.1162/evco.1994.2.3.221 . S2CID 13997318 . 
  13. ^ Seshadri, Aravind. 「NSGA – II: 多目的最適化アルゴリズム」 . MathWorks File Exchange . 2022年1月17日閲覧。
  14. ^ Kumar, Nitin; Panwar, Yatish; Mahesh, G. (2015年5月10日). 「インドの論文が5000以上の引用数を突破」(PDF) . Current Science . 108 (9). Current Science Association: 1580. ISSN 0011-3891 . 2015年8月11日時点のオリジナルよりアーカイブ(PDF) . 2015年8月11日閲覧。 
  15. ^ Mudur, GS (2015年5月11日). 「6000件の引用を達成した4人のインド人研究者」 . The Telegraph . カルカッタ, インド. 2015年7月22日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2015年8月11日閲覧。
  16. ^ Deb, Kalyanmoy; Jain, Himanshu (2013). 「参照点ベースの非優越ソートアプローチを用いた進化的多目的最適化アルゴリズム、パートI：ボックス制約を伴う問題の解決」. IEEE Transactions on Evolutionary Computation . 18 (4): 577– 601. doi : 10.1109/TEVC.2013.2281535 . S2CID 206682597 . 
  17. ^ a b c「Infosys Prize – Laureates 2011 – Prof. Kalyanmoy Deb」 Infosys Science Foundation . 2022年1月17日閲覧。
  18. ^ 「グローバルコンピューティング協会、今日のテクノロジーを推進する優れた貢献で57人のフェローを選出」。Association for Computing Machinery。2023年1月18日。 2023年1月18日閲覧。
  19. ^ 「賞と表彰」世界科学アカデミー。2016年。
  20. ^ "Kalyanmoy Deb" . ACM Distinguished Speakers . Association for Computing Machinery . 2026年1月25日閲覧。
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