多目的進化的最適化による移民定住問題解決の新たなフレームワークに関する研究報告 グローバル化の進展が加速し、社会経済的背景が変化する中、移民（migrants）現象は無視できない世界的なトレンドとなっています。人道的支援の観点や、グローバル経済の持続可能な発展の観点から、移民を効果的に管理し定住させることは、複雑で重要な課題となっています。統計データによると、2019年現在、国際移民の総数は2.72億人に達しており、従来の予測をはるかに上回る成長を示しています。そして、この現象は将来も続くとされています。しかし一方で、移民定住のプロセスには多くの課題が伴います。例えば、どのように移民の雇用率を向上させるのか、またどのように適切な定住地に移民を合理的に配置するのかといった問題です。これらの問い...

高階指向性コミュニティ検出における多目的進化フレームワーク 背景と研究の動機 複雑ネットワーク科学の分野において、コミュニティ構造はネットワーク研究の重要な特性の一つです。この構造は、ソーシャルネットワーク、生物学的ネットワーク、交通ネットワークなど、多くの実世界のネットワークに広く存在します。コミュニティ検出技術は、ネットワークのトポロジー属性と機能特性を効果的に明らかにすることで、ネットワーク行動のメカニズムの理解を深めることを可能にします。 現在、多くの従来型コミュニティ検出手法は、低階のノードおよびエッジ接続パターンに依存しています。しかし、研究によりネットワーク内の高階特性、すなわち「モチーフ」（Motif）と呼ばれる繰り返し現れる小さな部分構造が、ネットワークのトポロジー形態と機...