MENU

研究業績

学術論文｜総説・解説記事｜著書｜受賞｜外部資金獲得状況｜特許･意匠登録

学術論文

原著論文（Journal Paper）

  1. Akiko Ikenaga, Sachiyo Arai : Estimating Objective Weights of Pareto-Optimal Policies for Multi-Objective Sequential Decision-Making, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (pp.393-402), (2024.2), https://doi.org/10.20965/jaciii.2024.p0393
  2. Masaharu Saito, Sachiyo Arai : Estimation of Different Reward Functions Latent in Trajectory Data, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (pp.403-412), (2024.2), https://doi.org/10.20965/jaciii.2024.p0403
  3. Daiko Kishikawa, Sachiyo Arai : Gamma-Regression-Based Inverse Reinforcement Learning From Suboptimal Demonstrations, IEEE Access (Volume 12, pp128519-128524), (2024.9), https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3455780/
  4. Akinori Tamura, Sachiyo Arai : Learning and Selection of Pareto Optimal Policies Matching User Preferences, IEEE Access (Volume 12, pp97280-97297), (2024.7), https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3428411
  5. 田村 秋考, 荒井 幸代 : 市街地交差点の衝突回避における非凸パレートフロント推定法, IEEE Access (144巻2号, pp88-96), (2024), https://doi.org/10.1541/ieejeiss.144.88
  6. Daiko Kishikawa, Sachiyo Arai : Neural scalarisation for multi-objective inverse reinforcement learning, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (Volume 16, pp140-151), (2023.12), https://doi.org/10.1080/18824889.2023.2194234/
  7. Takumi Saiki, Sachiyo Arai : Flexible Traffic Signal Control via Multi-Objective Reinforcement Learning, IEEE Access (Volume 11, pp.75875-75883), (2023.7)，https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3296537
  8. Dan Zhou, Jiqing Du, Sachiyo Arai : Efficient search of decision makers’ region of interest by using preference directions in multi-objective coevolutionary algorithm, Swarm and Evolutionary Computation (Volume 81, 101349), (2023.6)，https://doi.org/10.1016/j.swevo.2023.101349
  9. Naoya Takayama, Sachiyo Arai : Objective Weight Interval Estimation Using Adversarial Inverse Reinforcement Learning, IEEE Access (Volume 11, pp.58532-58538), (2023.5)，https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3281593
  10. Dan Zhou, Jiqing Du, Sachiyo Arai : Efficient Elitist Cooperative Evolutionary Algorithm for Multi-Objective Reinforcement Learning, IEEE Access (Volume 11, pp.43128-43139), (2023.5)，https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3272115
  11. Daiko Kishikawa, Sachiyo Arai : Neural scalarisation for multi-objective inverse reinforcement learning, SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration (Latest Articles), (2023.4)，https://doi.org/10.1080/18824889.2023.2194234
  12. Naoya Takayama, Sachiyo Arai : Multi-objective deep inverse reinforcement learning for weight estimation of objectives, Journal: Artificial Life and Robotics (Volume 27, pp.594-602), (2022.8)，https://doi.org/10.1007/s10015-022-00773-8
  13. 浪越圭一，荒井幸代：並列座標降下法によるマルチエージェント逆強化学習の学習速度改善，人工知能学会論文誌，Vol. 36, No.5（2021.8.1），https://doi.org/10.1527/tjsai.36-5_AG21-B
  14. Daiko Kishikawa and Sachiyo Arai: Estimation of personal driving style via deep inverse reinforcement learning, Journal: Artificial Life and Robotics (Volume 26, issue3, pp.338-346), (2021.8)，https://doi.org/10.1007/s10015-021-00682-2
  15. Yasuhiro Yoshida, Sachiyo Arai, Hiroyasu Kobayashi, Keiichiro Kondo : Charge/Discharge Control of Wayside Batteries via Reinforcement Learning for Energy-Conservation in Electrified Railway Systems, Journal: Electrical Engineering Japan, (2021.1), https://doi.org/10.1002/eej.23319
  16. 吉田賢央, 荒井幸代：深層強化学習による電気鉄道システム地上蓄電装置の充放電制御，電子情報通信学会論文誌 D Vol. J103-D No.11 pp.788-799，（2020.11.1），DOI: 10.14923/transinfj.2019SGP0012
  17. 吉田賢央, 荒井幸代, 小林 宏泰, 近藤 圭一郎：電気鉄道システムの省エネルギー実現に向けた強化学習による地上蓄電装置の充放電制御，電気学会論文誌D（産業応用部門誌），140巻　11号　pp.807-816, (2020),　 DOI：https://doi.org/10.1541/ieejias.140.807
  18. 中田勇介，荒井幸代：複数環境におけるエキスパート軌跡を用いたベイジアン逆強化学習, 人工知能学会論文誌，人工知能学会論文誌，Vol. 35, No.1, p. G-J73_1-10　（2020.1.1），DOI：https://doi.org/10.1527/tjsai.G-J73
  19. 中田勇介，荒井幸代：状態遷移確率の異なるMDP環境間で無矛盾な報酬の推定法，人工知能学会論文誌，人工知能学会論文誌，Vol. 34, No.6, p. B-J23_1-11（2019．10.3）, DOI : https://doi.org/10.1527/tjsai.B-J23
  20. 石川翔太，荒井幸代 : 渋滞低減に向けた路車間・車車間協調を実現する自動運転方策の学習法，人工知能学会論文誌，人工知能学会論文誌，Vol34, No.1, p.D-155_1-9　(2019．1)， DOI : https://doi.org/10.1527/tjsai.D-I55
  21. 齋竹良介，竹木祥太､荒井幸代，期待報酬ベクトルのチェビシェフスカラー化によるパレート最適方策の網羅的発見法，電子情報通信学会論文誌 D Vol.J101-D,No.9, pp. 1276 - 1285，DOI: 10.14923/transinfj.2017SAP0012, Sep. 2018
  22. 本木雄斗，荒井幸代，状態表現と報酬関数の相互設計法における実験的考察，電子情報通信学会論文誌 D Vol. J10 1-D,No.9,　pp.1295 - 1304, DOI: 10.14923/transinfj.2017SAP0015 ，Sep. 2018.
  23. 北里勇樹，荒井幸代，逆強化学習における学習効率を最大化する報酬関数の推定，電気学会論文誌 C部門（電子・情報・システム部門誌）2018 年 138 巻 6 号，pp. 720 - 727, doi: 10.1541/ieejeiss.138.720 , (2018)
  24. 浪越圭一，荒井幸代，進化計算による人流データからの異種戦略抽出，人工知能学会論文誌，Vol. 32, No. 5 p. AG16-D_1-8 , http://doi.org/10.1527/tjsai.AG16-D, (2017). 公開日: 2017.9
  25. 齋竹良介, 荒井幸代, リアルタイム情報を利用した水道管被害箇所の逐次推定，地域安全学会論文集 No.28, 2016. 3, No.11, https://doi.org/10.11314/jisss.28.101, (2016). 公開日:2016.03
  26. 石川翔太，荒井幸代，先行車情報の共有が自然渋滞に与える影響の解析-Nagel-Schreckenberg Model の一般化-，人工知能学会論文誌， Vol.31，No.2，pp. D-F32_1-8 (2016). http://doi.org/10.1527/tjsai.D-F32
  27. Sachiyo Arai, Kanako Suzuki, Encouragement of Right Social Norms by Inverse Reinforcement Learning. Journal of Information Processing, 22(2): pp.299-306, (2014), https://doi.org/10.2197/ipsjjip.22.299
  28. 許 海遅，荒井 幸代，行動干渉状態の検出によるマルチエージェント強化学習法の改善，電気学会論文誌 C，Vol.134 No.9, pp. 1310—1317, DOI: 10.1541/ieejeiss.134.1310 (2014).
  29. 加賀谷 駿，荒井幸代，太陽光発電の変動抑制に向けた強化学習エージェントモデル，電子情報通信学会 和文論文誌D , 情報・システム J96-D, No.12, pp. 3000-3008, (2013).
  30. 許 海遅，荒井 幸代，学習ペースカーによるメタ安定相への遷移の実現, 電気学会論文誌C，Vol.133 No.9 pp. 1709-1716, DOI: 10.1541/ieejeiss.133. (2013).　
  31. Sachiyo Arai, and Tatsuya Masubuchi, A Study of Traffic Flow Optimization by Learning Pace-car : International Journal of Advancements in Computing Technology,　2012; 4(22), pp. 257-268　(2012)．
  32. 内田 英明，藤井 秀樹，吉村 忍，荒井 幸代，道路ネットワークの変化に対する経路選択の学習：情報処理学会論文誌，53(11), pp. 2409-2418, 2012-11-15
  33. 角井勇哉，荒井幸代，ラインナップ最適化に向けた打番の要求機能の定量化法: 日本オペレーションズ･リサーチ学会論文集，Vol.54, pp.84-108, (2011)．
  34. 増渕達也，荒井幸代，前方情報を考慮した走行ルールによるメタ安定相の生成と特徴の解析：電子情報通信学会 和文論文誌D , 情報・システム　J92-D, No.11, pp.1935-1944, (2009)．
  35. Sachiyo Arai, Yoshihisa Ishigaki, Information Theoretic Approach for Measuring Interaction in Multiagent Domain ：Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.13 No.6 Nov.20, pp.649-657, (2009)．
  36. 西島寛，荒井幸代，土屋俊，大学機関の特性を活かす知識共創システムの提案：情報処理学会論文誌, Vol.50, No.2，pp. 615-625, (2009)．
  37. Sachiyo Arai, Yoshihisa Ishigaki, Measurement of Underlying Cooperation in Multiagent Reinforcement Learning : Lecture Notes in Computer Science 5357 Springer,　pp. 34-41, (2008)．
  38. 高橋篤，荒井幸代，須貝康雄，グラフ構造に基づくコミュニティ抽出手法： 情報処理学会　Forum on Information Technology 論文集，Vol.6，pp. 477-483, (2007)．
  39. 荒井幸代，田中信行，マルチエージェント連続タスクにおける報酬設計の実験的考察－RoboCup Soccer Keepawayタスクを例として－：人工知能学会誌学会論文誌，Vol.21, No.6，pp. 537-546, (2006)．
  40. Nobuyuki Tanaka and Sachiyo Arai, Teamwork Formation for Keepaway in Robotics Soccer (Reinforcement Learning Approach)：　Lecture Notes in Computer Science, Volume 4088，pp. 279-292, (2006)．
  41. Nima Asgharbeygi, Negin Nejati, Pat Langley, Sachiyo Arai，Guiding Inference Through Relational Reinforcement Learning：　Lecture Notes in Computer Science, Volume 3625，pp. 20-37, (2005)．
  42. Sachiyo Arai, Yohei Murakami, Yuki Sugimoto, Toru Ishida，Semantic Web Service Architecture using Multi-agent Scenario Description: Lecture Notes in Artificial Intelligence, Volume 2891，pp. 98-109, (2003)．
  43. Sachiyo Arai, Kazuteru Miyazaki, and Shigenobu Kobayashi, Controlling Multiple Cranes Using Multi-Agent Reinforcement Learning: Emerging Coordination among Competitive Agents：IEICE Transactions on Communications, Vol.E-83-B, No.5, pp.1039-1047, (2000)．
  44. 宮崎和光，荒井幸代，小林重信, Profit Sharingを用いたマルチエージェント強化学習における報酬配分の理論的考察：人工知能学会誌，Vol.14, No.6，pp. 1156-1164, (1999).
  45. 宮崎和光，荒井幸代，小林重信，POMDPs環境下での決定的政策の学習：人工知能学　Vol.14, No.1，pp.148-156, (1999).
  46. 荒井幸代，宮崎和光，小林重信，マルチエージェント強化学習の方法論ーQ-learningとProfit Sharingによる接近ー：人工知能学会誌，Vol.13, No.5，pp. 609-618, (1998).
  47. 村井憲男，足立智昭，仁平義明，繁桝算男 ，荒井幸代, 母親情報による発達障害早期スクリーニングの予測妥当性,小児科臨床学会誌, Vol.43, No.4, pp.713-720, (1990).

査読付き論文（more than two reviewers）

  1. 齋竹良介，竹木祥太，荒井幸代. 期待報酬ベクトルの非線形スカラー化による多目的強化学習アルゴリズム：　Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2017予稿集　pp. 197--204, (2017.9).
  2. 本木雄斗，吉永和史，荒井幸代. 逆強化学習による最適な報酬と特徴空間設計に向けた実験的考察：　Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2017予稿集　pp. 298-304, (2017.9).
  3. 荒井幸代，今宿誠己，檜山達矢，ステークホルダ同定による空間ゲームの協調の実現：　Joint Agent Workshops and Symposium 2010，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会，IEEE Computer Society Japan Chapter 主催， CD-ROM (2010)．
  4. 増渕達也，荒井幸代，学習ペースカーによる交通流の最適化と考察：　Joint Agent Workshops and Symposium 2010，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会，IEEE Computer Society Japan Chapter 主催，CD-ROM (2010)．
  5. 角井勇哉, 荒井幸代,　マッチング問題への定型化による最適ラインナップ構成法：　Joint Agent Workshops and Symposium 2009，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会，IEEE Computer Society Japan Chapter 主催，CD-ROM (2009)．
  6. 大久保 有基，荒井 幸代，エレベータ群制御における呼び対応の公平化を目的とした優先度学習法：　Joint Agent Workshops and Symposium 2009，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会，IEEE Computer Society Japan Chapter 主催， CD-ROM (2009)．
  7. 増渕達也，荒井幸代，渋滞発生過程におけるメタ安定相の特徴の分析：　Joint Agent Workshops and Symposium 2008，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会，IEEE Computer Society Japan Chapter 主催，CD-ROM　(2008)．優秀論文賞
  8. 今宿誠己，荒井幸代，避難所配置問題における市民位置情報の不完全性の影響：　Joint Agent Workshops and Symposium 2008，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会，IEEE Computer Society Japan Chapter 主催，CD-ROM　(2008)．
  9. 高橋篤，荒井幸代，須貝康雄，コミュニティ概念の定式化：　Joint Agent Workshops and Symposium 2008，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会，IEEE Computer Society Japan Chapter 主催，CD-ROM　(2008)．
  10. 石垣圭久，荒井幸代，情報量によるマルチエージェント系強化学習過程の解析， Joint Agent Workshops and Symposium 2007 電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会，IEEE Computer Society Japan Chapter 主催，CD-ROM　(2007)． 優秀論文賞

International Conference（more than two reviewers）

  1. Cheng Liu and Sachiyo Arai, On-time and Energy-saving Optimization of Train Auto Driving Based on Reinforcement Learning, Joint 13th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 25th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, Himeji, Japan, (2024.11.9-11)
  2. Daiko Kishikawa and Sachiyo Arai, Multi-Objective Deep Inverse Reinforcement Learning through Direct Weights and Rewards Estimation, 2022 61st Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers (SICE), Kumamoto, Japan, (2022.9.6-9),DOI: 10.23919/SICE56594.2022.9905799
  3. Daiko Kishikawa and Sachiyo Arai, Multi-Objective Deep Inverse Reinforcement Learning through Direct Weights and Rewards Estimation, 2022 61st Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers (SICE), Kumamoto, Japan, (2022.9.6-9),DOI: 10.23919/SICE56594.2022.9905799
  4. Takumi Saiki and Sachiyo Arai, Switching Policies based on Multi-Objective Reinforcement Learning for Adaptive Traffic Signal Control, 2022 61st Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers (SICE), Kumamoto, Japan, (2022.9.6-9),DOI: 10.23919/SICE56594.2022.9905836
  5. Naoya Takayama and Sachiyo Arai, Learning objective weights with adversarial inverse reinforcement learning, 2022 61st Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers (SICE), Kumamoto, Japan, (2022.9.6-9)
  6. Yusuke Yashiro, Kazuki Eguchi, Rintaro Imamura, Sachiyo Arai, Development of Applicable Reinforcement Learning Compensator Using Ranking Information for AUV, OCEANS 2022, Chennai, India, (2022.2.21-24), DOI: 10.1109/OCEANSChennai45887.2022.9775527
  7. Rintaro Imamura and Sachiyo Arai, Improving robustness via sharpness-aware deep reinforcement learning, AROB2022 - 27th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Online, (2022.1.25-27).
  8. Ayumu Mimata and Sachiyo Arai, Real-time detection of suspicious behavior based on estimated value of ordinary's in public space, AROB2022 - 27th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Online, (2022.1.25-27).
  9. Naoya Takayama and Sachiyo Arai, Estimating weight of each objective for multi-objective sequential decision-making in continuous state space, AROB2022 - 27th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Online, (2022.1.25-27) .
  10. Dan Zhou, Jiqing Du and Sachiyo Arai, Multi-objective coevolutionary algorithm based on preference direction, AROB2022 - 27th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Online, (2022.1.25-27) .
  11. Daiko Kishikawa and Sachiyo Arai, Multi-Objective Inverse Reinforcement Learning via Non-Negative Matrix Factorization, 10th International Congress on Advanced Applied Informatics / 9th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence, Online, (2021.7.12).
  12. Yusuke Nakata and Sachiyo Arai, Mini-batch Bayesian Inverse Reinforcement Learning for Multiple Dynamics, Proceedings of the 19th International Conference on Autonomous Agent and Multiagent Systems, pp.1949-1950, May 2020, Auckland, New Zealand, (2020). https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/3398761.3399037
  13. Toshiaki Chimura，Sachiyo Arai，Ranking method of suboptimal trajectories for inverse reinforcement learning, AROB2020 - 25th International Symposium on Artificial Life and Robotics，2020.1，Oita
  14. Daiko Kishikawa and Sachiyo Arai, Comfortable Driving by Using Deep Inverse Reinforcement Learning, The 4th IEEE International Conference on Agents (ICA 2019), 18-21, October, 2019 at Jinan, China, (2019).
  15. Kousuke Nishi and Sachiyo Arai, Modeling Multi-objectivization Mechanism in Multi-agent Domain, The 4th IEEE International Conference on Agents (ICA 2019), 18-21, October, 2019 at Jinan, China, (2019).
  16. Toya Kamatani, Yusuke Nakata and Sachiyo Arai, Dynamic Pricing Method to Maximize Utilization of One-way Car Sharing Service, The 4th IEEE International Conference on Agents (ICA 2019), 18-21, October, 2019 at Jinan, China, (2019).
  17. Keiichi Namikoshi and Sachiyo Arai, Estimation of agent's rewards using multi-agent maximum discounted causal entropy inverse reinforcement learning, Adaptive and Learning Agents Workshop at AAMAS, Montreal, Canada, 13 - 14 May 2019．
  18. Yusuke Nakata and Sachiyo Arai, Bayesian Inverse Reinforcement Learning for Expert's Demonstrations in Multiple Dynamics, Adaptive and Learning Agents Workshop at AAMAS, Montreal, Canada, 13 - 14 May 2019．
  19. Keiichi Namikoshi and Sachiyo Arai : Estimation of the heterogeneous strategies from action log, The Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) '18 Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, Pages 1310-1317, (July 15 - 19, 2018 Kyoto, Japan), ISBN: 978-1-4503-5618-3 doi>10.1145/3205455.3205639
  20. Ishikawa, S., Arai, S.: Learning Cooperative Policy among Self-Driving Vehicles for Relieving Traffic Jams, Proceeding of the international workshop on Agents in Traffic and Transportation 2018, (July 2018 Sweden)
  21. Yasuhiro Yoshida and Sachiyo Arai, Charge Control of Regenerative Power for Energy Saving in Railway Systems, 2018 The 3rd IEEE International Conference on Agents (ICA 2018) , pp. 69-74, DOI: 10.1109/AGENTS.2018.8460096 (2018). Singapore 28 - 31 July 2018 , IEEE Catalog Number: ISBN: CFP18H09-POD 978-1-5386-8181-7
  22. Akiko Ikenaga and Sachiyo Arai, Inverse Reinforcement Learning Approach for Elicitation of Preferences in Multi-objective Sequential Optimization, 2018 IEEE International Conference on Agents (ICA 2018) , pp. 117-118, DOI: 10.1109/AGENTS.2018.8460075, (2018). Singapore 28 - 31 July 2018 , IEEE Catalog Number: ISBN: CFP18H09-POD 978-1-5386-8181-7
  23. Yusuke Nakata, Yuki Kitazato and Sachiyo Arai, Detection of Features Affording a Certain Action via Analysis of CNN, 2018 IEEE International Conference on Agents (ICA 2018) , pp.105-108, DOI: 10.1109/AGENTS.2018.8460062 ，(2018). Singapore 28 - 31 July 2018 , IEEE Catalog Number: ISBN: CFP18H09-POD 978-1-5386-8181-7
  24. Yuki Kitazato, Sachiyo Arai, Estimation of reward function maximizing learning efficiency in inverse reinforcement learning, 10th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, pp. 276 -283, (2018) DOI: 10.5220/0006729502760283 )
  25. Shota Ishikawa，Sachiyo Arai, Cooperative Learning of a Driving Strategy to Suppress Phantom Traffic Jams, IEEE International Conference on Agents, pp.90-93, ISBN: 978-1-5090-3931-9,DOI Bookmark: http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/ICA.2016.029, (2016. 9.30 Matsue, Japan)
  26. Ryosuke Saitake, Sachiyo Arai, Parameter Estimation of Multi-Objective Reinforcement Learning to Reach Arbitrary Pareto Solution, IEEE International Conference on Agents, pp.110-111, (2016. 9.30 Matsue, Japan)
  27. Sachiyo Arai, Haichi Xu: Faster Convergence to Cooperative Policy by Autonomous Detection of Interference States in Multiagent Reinforcement Learning. PRICAI 2016: 16-29, (2016. 8.22-26, Phuket, Thailand), Lecture Notes in Computer Science Book series (LNCS, volume 9810), pp. 16-29
  28. Shota Ishikawa，Sachiyo Arai，Evaluating Advantage of Sharing Information among Vehicles Toward Avoiding Phantom Traffic Jam, Proceedings of the 2015 Winter Simulation Conference，pp.300-311, (2015.12 USA)．
  29. Hino, Y., Arai, S., "Avoid the Overflow of Disaster Victims around the Railway Station -via Adaptive　Management of Passengers' Routes and Train Schedule-", RailTokyo2015, 10 pages, (2015.3 Japan).
  30. Sachiyo Arai, and Tatsuya Masubuchi,　A Study of Traffic Flow Optimization by Learning Pace-car, The 15th Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems, 6 pages, (2011)．
  31. Sachiyo Arai, Yuta Mabuchi, Learning Strategic Information Support for Controlling Traffic Flow, International Conference on Intelligent Unmanned Systems, 6 pages, (2011)．
  32. Shuichiro Kanno, and Sachiyo Arai, Interaction Model for Chasm Creation on Multiagent Network, The SICE Annual Conference 2011, 6 pages, (2011)．
  33. Yuya Kakui, Sachiyo Arai,　Scene Evaluation of a Ball Game for Solving Batting Order Optimization, The SICE Annual Conference 2010, 6 pages, (2010).
  34. Masaki Imajuku, Tatsuya Hiyama, Sachiyo Arai,　A Preliminary Analysis of Interactive Effects between Network Structure and Decision Criteria on the Global Behavior, ICROS-SICE International Joint Conference 2009,　6 pages , (2009)．
  35. Atsuko Takano, Kazuko Takagi, Sachiyo Arai, Hiroya Takeuchi and Syun Tutiya, CURATOR:its developmental strategy,　International Conference on Open Repositories, pp.23-27，(2007).
  36. Nobuyuki Tanaka and Sachiyo Arai，Teamwork Formation for Keepaway in Robotics Soccer, 9th Pacific Rim International Workshop on Multi-Agents，8 pages, (2006) .
  37. Nobuyuki Tanaka and Sachiyo Arai, Reward Design for Emerging Cooperative Behavior in Continuing Task Domains : International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems，Workshop on Adaptation and Learning in Autonomous Agents and Multiagent systems，pp. 7-14, (2006).
  38. Nima Asgharbeygi, Negin Nejati, Pat Langley, Sachiyo Arai，Guiding Inference Through Relational Reinforcement Learning, Inductive Logic Programming , pp. 20-37, (2005)．
  39. Pat Langley, Sachiyo Arai, and Daniel Shapiro，Model-Based Learning with Hierarchical Relational Skills：International Conference on Machine Learning Workshop on Relational Reinforcement Learning，pp. 63-68 (2004)．
  40. Sachiyo Arai and Toru Ishida, Learning for Human-Agent Collaboration on the Semantic Web: International Conference on Informatics Research for Development of Knowledge Society Infrastructure ，pp. 132-139, (2004)．
  41. Sachiyo Arai,　Yohei Murakami, Yuki Sugimoto and Toru Ishida, Multi-agent Scenarios Introducing Semantics for Web Services， The New Trends on Knowledge Processing -Data Mining, Semantic Web and Computational Science 6, Invited Paper，pp. 1-5, (2003).
  42. Sachiyo Arai, Yohei Murakami, Yuki Sugimoto, Toru Ishida，Semantic Web Service Architecture using Multi-agent Scenario Description：3th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, pp.90-109, (2003)．
  43. Sachiyo Arai, and Katia Sycara，Credit Assignment Method for Learning Effective Stochastic Policies in Uncertain Domains: GECCO-2001, Proceedings of Genetic and Evolutionary Computation Conference， pp. 815-822, (2001)．　
  44. Kazuteru Miyazaki, Sachiyo Arai, and Shigenobu Kobayashi, Cranes Control Using Multi-agent Profit Sharing: Proceedings of the 6th International Conference on Information Systems Analysis and Synthesis, pp.178-183, (2000)．
  45. Sachiyo Arai, Katia Sycara, and Terry R. Payne, Experience-based Reinforcement Learning to Acquire Effective Behavior in a Multi-agent Domain, Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, pp.125-135, (2000)．
  46. Sachiyo Arai and Katia Sycara，Effective Learning Approach for Planning and Scheduling in Multi-agent Domain： Proceedings of the 6th International Conference on Simulation of Adaptive Behavior (From animals to animats 6)， ISAB-2000, pp.507-516, (2000).
  47. Sachiyo Arai and Katia Sycara, Multi-Agent Reinforcement Learning for Planning and Scheduling Multiple Goals, Proceedings of the 4th International Conference on Multi-Agent Systems, pp. 359-360, (2000)．
  48. Sachiyo Arai, Shigenobu Kobayashi, Multi-agent Reinforcement Learning for Crane Control Problem : Multi-Agent Reinforcement Learning for Planning and Conflict Resolution in a Dynamic Domain：Designing Rewards for Conflict Resolution, Autonomous Decentralized Systems, pp.310-319 (1999)．
  49. Sachiyo Arai, Kazuteru Miyazaki, and Shigenobu Kobayashi, Cranes Control Using Multi-agent Reinforcement Learning, International Conference on Intelligent Autonomous Systems, Vol.5, pp. 335-342, (1998)．
  50. Sachiyo Arai, Kazuteru Miyazaki, and Shigenobu Kobayashi, Learning Cooperative Behavior by Profit Sharing Agents, Proceedings of the 15th International Joint Conference on Artificial Intelligence, p.7, (1997)．
  51. Sachiyo Arai, Kazuteru Miyazaki, and Shigenobu Kobayashi, Generating Cooperative Behavior by Multi-Agent Reinforcement Learning, Proceedings of the 6th European Workshop on Learning Robots, pp. 111-120, (1997)．
  52. Sachiyo Arai, Rational Balancing of Planning and Communication in the Dynamic Multi-agents World: Proceedings of the 4th International Conference on Autonomous Agents, ICMAS-1995, pp.436-437　(1995)．
  53. Sachiyo Arai, Masayuki Yamamura, and Shigenobu Kobayashi, Horizontal and Vertical Cooperation by Multi-agents for Dynamic Planning, Proceedings of the 1st Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, pp.77-82, (1990)．
  54. Sachiyo Arai, Masayuki Yamamura, and Shigenobu Kobayashi, Model of Problem Decomposition in Cooperative Planning, Proceedings of the 28th SICE Annual Conference, Vol.2, pp.1255-1258, (1989)．

講演発表論文

  1. 田澤慧樹，荒井幸代，個別選好特性の推定に基づく社会変容可能性の定量的解析，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会SSI2024，ポスター発表(2024.11.13～15，富山)．
  2. 國枝武史，荒井幸代，深層強化学習における軌跡の分類を用いたReward Shaping，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会SSI2024，ポスター発表(2024.11.13～15，富山)．
  3. 齋木匠，荒井幸代，平均場近似を用いた車両群と交通信号の相互最適化，2024年度第38回人工知能学会全国大会，https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2024.0_2B5GS205，(2024.5.28～31，浜松)．
  4. 蓑島康太，荒井幸代，行動軌跡を用いた報酬関数の逐次改善による強化学習の性能向上，2024年度第38回人工知能学会全国大会，https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2024.0_2B5GS204，(2024.5.28～31，浜松)．
  5. 大野優太，荒井幸代，交渉履歴を用いたTransformer導入による最適な合意形成の実現，2024年度第38回人工知能学会全国大会，https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2024.0_2F5GS502，(2024.5.28～31，浜松)．
  6. 永田健斗，荒井幸代，環境モデルの逐次推定導入による検証可能な強化学習，2024年度第38回人工知能学会全国大会，https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2024.0_2E6GS805，(2024.5.28～31，浜松)．
  7. 中条隼人，荒井幸代，イベント駆動型強化学習によるオンライン制御システムの最適化，2024年度第38回人工知能学会全国大会，https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2024.0_2E6GS803，(2024.5.28～31，浜松)．
  8. 徳弘雄太，齋木匠， 檜垣泰彦， 荒井幸代，テキスト分類におけるChatGPTと人のタグ付け特性の考察，電子情報通信学会技術研究報告，https://opac.ll.chiba-u.jp/da/curator/900122061/，（2024.3.14, 那覇市）．
  9. 齋木匠， 小林裕太， 武内八重子， 荒井幸代， 檜垣泰彦，機関リポジトリデータ移行時の修復プログラム作成とエラー分析，https://opac.ll.chiba-u.jp/da/curator/900122062/，（2024.3.14, 那覇市）．
  10. 境健太郎，荒井幸代，動的環境下での頑健な制御を実現する強化学習法，2023年度第37回人工知能学会全国大会，https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2023.0_2O1GS802，(2023.6.6～9，熊本)．
  11. 國枝武史，荒井幸代，自動運転車における安全で説明可能な制御の学習，2023年度第37回人工知能学会全国大会，https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2023.0_2O4GS804，(2023.6.6～9，熊本)．
  12. 田澤慧樹，荒井幸代，潜在的選好の多様性を導入した歩行者モデル，2023年度第37回人工知能学会全国大会，https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2023.0_2P1OS2303，(2023.6.6～9，熊本)．
  13. 齊藤雅治，荒井幸代，人流が内包する複数の意図識別法，2023年度第37回人工知能学会全国大会，https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2023.0_2O1GS801，(2023.6.6～9，熊本)．
  14. 齋木匠，荒井幸代，階層型強化学習を用いた交通流変化に追従する分散型交通信号制御，2023年度第37回人工知能学会全国大会，https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2023.0_2K6GS204，(2023.6.6～9，熊本)．
  15. 岸川大航，荒井幸代，ガンマダイバージェンスに基づく準最適な軌跡のための逆強化学習，2023年度第37回人工知能学会全国大会，https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2023.0_3D1GS201，(2023.6.6～9，熊本)．
  16. 高野誠也，渡部洋介，入江大史，古賀祐一，荒井幸代，スパースな報酬・エキスパート不在の環境下での深層強化学習に関する一考察，第30回インテリジェント・システム・シンポジウム FAN2022，(2022.9.21～22，神戸)．優秀論文賞
  17. 今村麟太郎，荒井幸代，深層強化学習を用いた自動運転の制御限界の検出，第30回インテリジェント・システム・シンポジウム FAN2022，(2022.9.21～22，神戸)．
  18. 岸川大航，荒井幸代，多目的逆強化学習のための報酬行列分解，2022年度第36回人工知能学会全国大会，DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2022.0_4E1GS205，(2022.6.14～17，京都＋オンライン)．
  19. 堀江直人，荒井幸代，強化学習とモデル予測制御を用いた UAV の自律的バッテリー管理による飛行経路最適化，2022年度第36回人工知能学会全国大会，DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2022.0_4N3GS503，(2022.6.14～17，京都＋オンライン)．
  20. 松田一流，荒井幸代，佐藤大気，高橋佑磨，ショウジョウバエの行動解析における逆強化学習の適用可能性，2022年度第36回人工知能学会全国大会，DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2022.0_4L3GS1001，(2022.6.14～17，京都＋オンライン)．
  21. 内司裕貴，荒井幸代，多目的強化学習のパレート最適方策獲得のおける目的別重み計算，2022年度第36回人工知能学会全国大会，DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2022.0_4E1GS204，(2022.6.14～17，京都＋オンライン)．
  22. 森友輝，荒井幸代，マルチエージェント強化学習による障害物回避を伴うUAV編隊の経路計画，2022年度第36回人工知能学会全国大会，DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2022.0_3O3GS503，(2022.6.14～17，京都＋オンライン)．奨励賞
  23. 森裕太，荒井幸代，広域情報収集に向けた自律UAVの分散協調型飛行方策の獲得，2022年度第36回人工知能学会全国大会，DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2022.0_3N3GS1002，(2022.6.14～17，京都＋オンライン)．
  24. 鳥海良太，荒井幸代，鉄道の定刻運行を前提とした省エネルギー運転方策の獲得，2022年度第36回人工知能学会全国大会，DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2022.0_3K3GS1005，(2022.6.14～17，京都＋オンライン)．
  25. 田村秋考，荒井幸代，混合交通流での衝突回避操作におけるパレート最適方策の獲得法，2022年度第36回人工知能学会全国大会，DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2022.0_3K3GS1003，(2022.6.14～17，京都＋オンライン)．
  26. Naoto Horie, Sachiyo Arai, Verification of Autonomous Drone Control System for Gathering Information in Disaster Areas, 2021年度第35回人工知能学会全国大会, 4N2-IS-3b-01, (2021.6.8～11，オンライン)．
  27. Daiko Kishikawa, Sachiyo Arai, Deep Inverse Reinforcement Learning with Adversarial One-Class Classification, 2021年度第35回人工知能学会全国大会, 3N3-IS-2e-05, (2021.6.8～11，オンライン)．
  28. 今村 麟太郎，荒井 幸代，模範的軌道を用いた逆強化学習導入によるモデルフリー制御の実現，令和3年電気学会全国大会，3-089，（2021.3.9～11，オンライン）．
  29. 齋木 匠，荒井 幸代，多目的強化学習を用いた交差点における適応的信号制御，令和3年電気学会全国大会，3-088，（2021.3.9～11，オンライン）．
  30. 津谷 龍一，荒井 幸代，同時・複数の障害物回避における自動運転の獲得方策決定法，計測自動制御学会第48回知能システムシンポジウム，B6-2，（2021.3.8～9，オンライン）．
  31. 松田 一流，荒井 幸代，空間構造と人の行動特性を考慮した都市評価指標，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2020 (SSI2020), GS6-3-6, （2020.11.15～17，オンライン）．
  32. 西 孝介，荒井 幸代，個別エージェントの報酬推定に基づく最適方策への効果的誘導，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2020 (SSI2020), GS6-3-5, （2020.11.15～17，オンライン）．
  33. 釜谷 統哉，荒井 幸代，ワンウェイ型カーシェアリングへの動的料金導入によるサービス向上効果，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2020 (SSI2020), GS6-3-2, （2020.11.15～17，オンライン）．
  34. 高山 尚也，荒井 幸代，連続状態空間の多目的逐次意思決定における目的別の重み推定，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2020 (SSI2020), GS6-2-3, （2020.11.15～17，オンライン）．
  35. 浪越 圭一，野田 五十樹，荒井 幸代，マルチエージェント逆強化学習におけるグループへのメンバーシップ及び報酬の同時推定，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2020 (SSI2020), SS3-3-3, （2020.11.15～17，オンライン）．
  36. 三股 歩夢，荒井 幸代，報酬行動の推定に基づく不審行動の検出，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2020 (SSI2020), SS3-3-2, （2020.11.15～17，オンライン）．
  37. 高野 誠也，荒井 幸代，敵対的生成ネットワークを用いた建築設計支援，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2020 (SSI2020), SS3-2-3, （2020.11.15～17，オンライン）．
  38. 堀江 直人，荒井 幸代，ドローン自律飛行実現に向けた強化学習とモデル予測制御の性能比較，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2020 (SSI2020), SS3-2-1, （2020.11.15～17，オンライン）．
  39. 齋木 匠，荒井 幸代，多目的強化学習を用いた交通流の優先度に基づく交通信号制御，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2020 (SSI2020), GS2-2-3, （2020.11.15～17，オンライン）．
  40. 三股 歩夢，荒井 幸代，逆強化学習による動線からの意図推定に基づく不審行動の検出, 2020年度第34回人工知能学会全国大会, 2J6-GS-2-03, (2020.6.9～12，オンライン)．
  41. 岸川 大航, 荒井 幸代，搭乗者の快適性を考慮した自動走行の実現，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2019 (SSI2019) O3-4 (GS02-10)，（2019.11.23～25　千葉）．＊優秀発表賞．
  42. 千邑 峻明, 荒井 幸代，準最適な軌跡群を用いた逆強化学習における軌跡の定量的評価 (SS09-07) ～軌跡比較法の提案と実験的考察～，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2019 (SSI2019) O1-1 (SS09-07)，（2019.11.23～25　千葉）．＊優秀発表賞．
  43. 北村清也，荒井幸代，市街地の自動運転実現に向けた単純タスク運転方策の切替え法，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2019 (SSI2019) ，SS09-09，（2019.11.23～25　千葉）．
  44. 三股 歩夢, 荒井 幸代，逆強化学習を用いた不審者検出，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2019 (SSI2019) GS02-07，（2019.11.23～25　千葉）．
  45. 釜谷 統哉, 中田 勇介, 荒井 幸代，動的料金設定による ワンウェイ型カーシェアリングサービスの 車両運用，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2019 (SSI2019) , GS02-09，（2019.11.23～25　千葉）．
  46. 山本 慶佑, 荒井 幸代, 確率的環境での多目的強化学習によるリスク回避方策の獲得, 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2019 (SSI2019) GS02-04，（2019.11.23～25　千葉）．
  47. 西 孝介, 荒井 幸代, 多目的意思決定下の選好推移モデルによるマルチエージェント系の協調創発, 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2019 (SSI2019) GS02-08，（2019.11.23～25　千葉）．
  48. 中田勇介, 荒井幸代. 複数環境におけるエキスパート軌跡を用いたミニバッチベイジアン逆強化学習， Joint Agent Workshops and Symposium 2018，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2019予稿集，(2019.9.9～11 大分別府).　（Full paper査読付）．IEEE Computer Society Young Researcher Award　Nominee, 研究奨励賞．
  49. 池永晶子, 荒井幸代. 部分観測下の多目的逐次意思決定問題における各目的の重み推定，Joint Agent Workshops and Symposium 2018，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2019予稿集，(2019.9.9～11 大分別府).　（Full paper査読付）．IEEE Computer Society Young Researcher Award, 研究奨励賞．
  50. 吉田賢央, 荒井幸代. 深層強化学習による鉄道システムの回生電力活用，Joint Agent Workshops and Symposium 2018，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2019予稿集，(2019.9.9～11 大分別府).　（Full paper 査読付）．研究奨励賞．
  51. 浪越圭一, 野田五十樹, 荒井幸代. MASモデル構築のためのHeterogeneous swarm逆強化学習の検討， Joint Agent Workshops and Symposium 2018，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2019予稿集，(2019.9.9～11 大分別府).　（Late Breaking paper）. 最優秀ポスター発表賞．
  52. 北村清也, 荒井幸代. 単純なシーンの学習勾配に着目した運転方策の切替え法～市街地の複雑なシーンでの自動運転実現に向けて～， Joint Agent Workshops and Symposium 2018，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2019予稿集，(2019.9.9～11 大分別府). （Late Breaking paper）. 優秀ポスター発表賞．
  53. 山本慶佑, 荒井幸代. minimax最適化基準を用いたリスク回避方策獲得可能なMORL， Joint Agent Workshops and Symposium 2018，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2019予稿集，(2019.9.9～11 大分別府). (Late Breaking paper）.
  54. 野村俊太, 荒井幸代. 複数報酬を用いた深層強化学習による自動運転操作の獲得， Joint Agent Workshops and Symposium 2018，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2019予稿集，(2019.9.9～11 大分別府). （Late Breaking paper）.
  55. 千邑峻明, 荒井幸代. 逆強化学習における準最適な軌跡の定量的評価 ～準最適軌跡比較における効率的計算法～， Joint Agent Workshops and Symposium 2018，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2019予稿集，(2019.9.9～11 大分別府). （Late Breaking paper）.
  56. 中田 勇介, 荒井 幸代，エキスパートが複数の環境で生成した軌跡から報酬を推定するベイジアン逆強化学習，2019年人工知能学会全国大会　2Q5-J-2-01　（2019.6）6/4-7＠新潟市朱鷺メッセ
  57. 西 浩介, 荒井 幸代，他者の行動による目的移行のメカニズム，2019年人工知能学会全国大会　4N2-J-7-05　（2019.6）6/4-7＠新潟市朱鷺メッセ
  58. 浪越 圭一, 荒井 幸代， Multi-agent maximum discounted causal entropy - 逆強化学習による報酬推定 - ，2019年人工知能学会全国大会　3P4-J-7-05　（2019.6）6/4-7＠新潟市朱鷺メッセ
  59. 岸川 大航, 荒井 幸代，深層逆強化学習による自動運転の安心走行実現，2019年人工知能学会全国大会 3K4-J-2-04　（2019.6）6/4-7＠新潟市朱鷺メッセ
  60. 齋木 匠，浪越圭一，荒井幸代，マルチエージェントシミュレーションによるバイクシェアリングシステム導入効果の定量的評価，第19回MAS (Multi Agent System) コンペティション (株) 構造計画研究所主催，(2019.3　東京)，ポスター発表セッション優秀賞
  61. 竹木 祥太 荒井 幸代，多目的強化学習における方策の一貫性を保証した Q ベクトルの抽出アルゴリズム，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会，O1-3 GS02-07，（2018.11.25 富山）11/25～27
  62. 本木 雄斗 荒井 幸代，エージェント間の干渉検出による学習空間の抑制，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会，GS02-08，（2018.11.25 富山）11/25～27
  63. 木村 祥 荒井 幸代，GAIL による任意のエージェントフォーメーション獲得，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会，GS02-06，（2018.11.25 富山）11/25～27
  64. 西孝介，荒井幸代，意思行動における嗜好推定に基づく行動制御，Joint Agent Workshops and Symposium 2018，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2018予稿集，(2018.9.13～15 広島).
  65. 岸川大航，荒井幸代，深層強化学習におけるアテンション推定による学習行動の精緻化，Joint Agent Workshops and Symposium 2018，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2018予稿集，(2018.9.13～15 広島).
  66. 釜谷統哉，荒井幸代，カーシェアリングサービスにおける占有率安定化に向けた料金設定，Joint Agent Workshops and Symposium 2018，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2018予稿集，(2018.9.13～15 広島).
  67. 吉田 賢央，荒井 幸代，鉄道システムの省エネルギー実現に向けた回生電力の充放電制御設計，2018年度第32回人工知能学会 全国大会論文集，3K2-OS-18b-03 （2018.6.7　鹿児島）
  68. 山本 慶佑，荒井 幸代，多段・多目的最適化における解の網羅的発見，2018年度第32回人工知能学会 全国大会論文集，4D2-OS-18c-02 （2018.6.8　鹿児島）
  69. 千邑 峻明，荒井 幸代，シグナリングゲームにおけるプレイヤーの強化学習モデル，2018年度第32回人工知能学会 全国大会論文集，4J2-05，（2018.6.8　鹿児島）
  70. 北村清也，石川翔太，荒井幸代，市街地の自動運転における環境情報のフィルタリング，4D2-OS-18c-01, （2018.6.8　鹿児島）
  71. 木村祥, 荒井幸代，変分自己符号化器を用いた継続学習における頑健性指標，oint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2017予稿集　pp. 309--310, (2017.9.15 千葉).
  72. 石川翔太，荒井幸代，熟練ドライバの運転を学習するための報酬と特徴ベクトルの同時推定法，Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2017予稿集　pp. 310--311, (2017.9.15 千葉).
  73. 浪越圭一, 荒井幸代, 追従エージェントを考慮した人流データからの戦略抽出, Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2017予稿集　pp. 319--320, (2017.9.15 千葉).
  74. 吉永和史, 北里勇樹,荒井幸代，センサ情報を利用したごみ収集最適化のための強化学習アプローチ，Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2017予稿集　pp. 323--324, (2017.9.15 千葉).
  75. 吉田賢央,荒井幸代，鉄道システムにおける回生電力蓄電池の充放電制御-強化学習によるアプローチ-, Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2017予稿集　pp. 327--328, (2017.9.15 千葉).
  76. 山本慶佑,荒井幸代，多目的強化学習によるごみ収集業務のパレート方策の獲得, Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2017予稿集　pp. 329--330, (2017.9.15 千葉).
  77. 千邑峻明, 荒井幸代，強化学習エージェントによるシグナリングゲームの被験者実験の再現,Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2017予稿集　pp. 331--332, (2017.9.15 千葉).
  78. 北村清也, 荒井幸代, 市街地自動運転に向けた環境入力データの特徴抽出, Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2017予稿集　pp. 339--340, (2017.9.15 千葉).
  79. 池永晶子, 石川翔太, 荒井幸代, 意思決定エージェントの多目的に対する選好の推定法, Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2017予稿集　pp. 341--342, (2017.9.15 千葉).
  80. 齋竹良介，竹木祥太，荒井幸代，期待報酬ベクトルの非線形スカラー化による多目的強化学習アルゴリズム，Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2017予稿集　pp. 197--204, (2017.9.15 千葉).
  81. 本木雄斗，吉永和史，荒井幸代，逆強化学習による最適な報酬と特徴空間設計に向けた実験的考察，Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援，JAWS2017予稿集　pp. 298-304, (2017.9.16 千葉).
  82. 中田 勇介，荒井 幸代，設計支援に向けたアフォーダンスを誘発する特徴の識別，2017年度第31回人工知能学会 全国大会論文集， 2M4-OS-32a-4（2017.5.24　愛知）
  83. 浪越 圭一，荒井 幸代，人流データに基づく避難者の適応戦略抽出，2017年度第31回人工知能学会 全国大会論文集， 2M4-OS-32a-5in1（2017.5.24　愛知）
  84. 木村 祥，荒井 幸代，マルチエージェント強化学習におけるエピソードの順序が獲得方策に与える影響，2017年度第31回人工知能学会 全国大会論文集，2M5-OS-32b-2（2017.5.24　愛知）
  85. 北里 勇樹 荒井 幸代，逆強化学習における制約条件の緩和法，2017年度第31回人工知能学会 全国大会論文集，2P4-2（2017.5.24　愛知）
  86. 野村 俊太 荒井 幸代，進化計算を用いた人間の感性理解のための遺伝子解析法，2017年度第31回人工知能学会 全国大会論文集，3H2-OS-04b-2（2017.5.24　愛知）
  87. 竹木 祥太 荒井 幸代，相互乗り入れ路線内の遅延損失最小化に向けた折り返し運転開始の決定法，2017年度第31回人工知能学会 全国大会論文集，3I2-OS-13b-3（2017.5.24　愛知）
  88. 石川 翔太 荒井 幸代，CACC車間の協調走行における通信障害の影響，2017年度第31回人工知能学会 全国大会論文集，4I1-1（2017.5.24　愛知）
  89. 本木 雄斗 荒井 幸代，協調行動の獲得に向けた逆強化学習の導入，017年度第31回人工知能学会 全国大会論文集，4C2-1（2017.5.24　愛知）
  90. 山本 悠介, 荒井 幸代，共有情報と同期間隔を考慮した自律分散型電力融通モデル，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会，GS02-2，（2016.12　滋賀）12/6-8
  91. 久世　耕，荒井 幸代，マルチエージェント深層強化学習による状態空間の爆発問題の回避，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会，GS02-3，（2016.12 滋賀）12/6-8
  92. 野村俊太，荒井幸代，4コマ漫画の最適シーン展開に向けた評価基準の抽出，Joint Agent Workshop and Symposium 2016, ポスターセッション　(2016.9 岐阜).　9/15-16
  93. 木村祥，荒井幸代，入力データ群の事前分類による バッチ強化学習の効率化，Joint Agent Workshop and Symposium 2016, ポスターセッション　(2016.9 岐阜).　9/15-16
  94. 本木雄斗，荒井幸代，群衆における個の行動規範，Joint Agent Workshop and Symposium 2016, ポスターセッション　(2016.9 岐阜).　9/15-16
  95. 中田勇介，荒井幸代，深層学習の中間層の解析に基づくアフォーダンスの設計に有用な特徴の抽出，Joint Agent Workshop and Symposium 2016, ポスターセッション　(2016.9 岐阜).　9/15-16
  96. 土井研人，荒井幸代，定時運航に向けた離着陸スケジュールの頑健性評価，Joint Agent Workshop and Symposium 2016, ポスターセッション　(2016.9 岐阜).　9/15-16
  97. 竹木祥太，荒井幸代，鉄道ネットワークの特徴を用いた遅延拡大メカニズム，Joint Agent Workshop and Symposium 2016, ポスターセッション　(2016.9 岐阜).　9/15-16
  98. 吉永和史，荒井幸代，報酬関数と状態表現の相互改善による徒弟学習の効率化，2016年度第30回人工知能学会 全国大会論文集，1M2-2，（2016.6　北九州）6/6
  99. 石川翔太，荒井幸代, 自動運転車の協調型運転戦略の導入による渋滞抑制，2016年度第30回人工知能学会 全国大会論文集，1H4-OS-05a-4in2，（2016.6　北九州）6/8
  100. 浪越圭一，荒井幸代，進化計算による災害時行動データからの避難規範抽出法，2016年度第30回人工知能学会 全国大会論文集，1L2-1in1，（2016.6　北九州）6/7
  101. 中村 尚弘，鈴木 琢也，東城 峻樹，中村 壮志，荒井 幸代，事例ベースを用いた建築構造部材の荷重－変形関係の学習，2016年度第30回人工知能学会 全国大会論文集，3D3-OS-30a-4in2，（2016.6　北九州）6/8
  102. 北里勇樹，荒井幸代, 逆強化学習を用いた転移可能な報酬関数の推定，2016年度第30回人工知能学会 全国大会論文集，3D3-OS-30a-2in2，（2016.6　北九州）6/8
  103. 鈴木 琢也，荒井 幸代，中村 尚弘，中村 壮志，東城 峻樹，CBR構造解析の高速化に向けたデータベース構成に関する検討，2016年度第30回人工知能学会 全国大会論文集，3D4-OS-30b-3in2，（2016.6　北九州）6/8
  104. 樋野葉子，荒井幸代，首都圏主要路線網における災害時鉄道復旧過程の人災回避，第16回MAS(Multi Agent System) コンペティション「答えのない問題を解く力」を身につけよう～(株) 構造計画研究所主催，(2016.3　東京)，優秀賞
  105. 吉永和史，北里勇樹，荒井幸代，強化学習における報酬関数と状態空間表現の相互改善法の評価，情報処理学会第78回全国大会講演論文集，2pages，(2016.3　東京)
  106. 栃木祐太朗，荒井幸代，混合交通のシミュレーション実現に向けた自転車走行モデルの構築，情報処理学会第78回全国大会講演論文集，2pages，(2016.3　東京)
  107. 齋竹良介，荒井幸代，任意のパレート解を得るための多目的強化学習のパラメータ推定，情報処理学会第78回全国大会講演論文集，2pages，(2016.3　東京)
  108. 浪越圭一，荒井幸代，避難行動データに基づく非常口選択規範の同定，情報処理学会第78回全国大会講演論文集，2pages，(2016.3　東京)
  109. 北里勇樹，荒井幸代, 大規模計画問題を効率的に解くための逆強化学習の導入法, Joint Agent Workshop and Symposium 2015, JAWS-2015講演論文集，CD-ROM，4pages (2015.10 石川).
  110. 石川翔太，荒井幸代, 車車間通信による自動運転車の混在が自然渋滞に与える影響-CACC普及課程における搭載/非搭載車の混合交通流の解析-, Joint Agent Workshop and Symposium 2015, JAWS-2015講演論文集，CD-ROM，4pages (2015.10 石川).
  111. 浪越圭一，荒井幸代, 歩行軌跡に基づく歩行者の行動規範の同定, Joint Agent Workshop and Symposium 2015, JAWS-2015講演論文集，CD-ROM，4pages (2015.10 石川).
  112. 吉永和史，北里勇樹，荒井幸代, 強化学習における報酬設計に向けた特徴空間の逐次構築, Joint Agent Workshop and Symposium 2015, JAWS-2015講演論文集，CD-ROM，4pages (2015.10 石川).
  113. 石川翔太，荒井幸代，車車間通信の局所的情報による運転戦略の学習，人工知能学会 全国大会論文集，1F4-OS-09a-3，（2015.5　北海道）
  114. 齋竹良介，荒井幸代，実被害情報を活用した水道管被害箇所のオンライン再推定，人工知能学会 全国大会論文集，1M3-OS-24b-4（2015.5　北海道）
  115. 荒井幸代，堀澤雄介，北里勇樹，マルチエージェント逆強化学習による報酬設計問題の考察，人工知能学会 全国大会論文集，1L5-4（2015.5　北海道）
  116. 栃木祐太朗，荒井幸代，「自転車事故多発者の走行特性と潜在的危険状況の特定」，人工知能学会 全国大会論文集，1F4-OS-09a-4 （2015.5　北海道）
  117. 鈴木 琢也，荒井 幸代，中村 尚弘，中村 壮志， 東城 峻樹，事例ベースアプローチによる非線形構造解析の収束性向上の試み，人工知能学会 全国大会論文集，4H1-4（2015.5　北海道）
  118. 石川翔太，荒井幸代，先行車情報を共有した走行ルールによる自然渋滞の抑制，計測自動制御学会，第42回知能システムシンポジウム，兵庫，(2015.3 兵庫)
  119. 齋竹良介，荒井幸代，逐次情報による水道管被害箇所のオンライン推定，電気学会システム研究会「機械学習の最前線」，No. 1-9 ，pp. 21-26, (2015.3　神奈川)
  120. 梅沢貴大，荒井幸代，拡張gSpanによる社会システムの協調構造の発見，電気学会システム研究会「機械学習の最前線」，No. 1-9 ，pp. 21-26, (2015.3　神奈川)
  121. 石川翔太，荒井幸代，ボトルネックを含む交通ネットワークの要制御状態抽出法，Joint Agent Workshops & Symposium，2014, JAWS-2014講演論文集，CD-ROM，4pages, (2014.10 宮崎)
  122. 栃木祐太朗，荒井幸代，自転車走行における危険な状況の推定，Joint Agent Workshop and Symposium 2014, JAWS-2014講演論文集，CD-ROM，4pages (2014.10 宮崎)
  123. 樋野葉子，荒井幸代，災害時における駅周辺滞留緩和 -利用客への経路指示とダイヤ変更によるアプローチ-，Joint Agent Workshops and Symposium 2014, JAWS-2014講演論文集，CD-ROM，4pages (2014.10 宮崎)．
  124. 石川翔太，荒井幸代，利用者均衡をシステム最適へと促す混雑時料金の設定，第28回 人工知能学会全国大会論文集，1C4-OS-13a-5，4 pages (2014.5 愛媛)．
  125. 樋野葉子，荒井幸代，災害時鉄道利用客の経路統制による駅の滞留緩和に向けた考察，第28回 人工知能学会全国大会論文集，1C4-OS-13a-1, 4 pages (2014.5 愛媛)．
  126. 北里勇樹，荒井幸代，逆強化学習による報酬関数推定における目的関数の影響の考察，第28回 人工知能学会全国大会論文集，3O1-6in, 4 pages (2014.5 愛媛)．
  127. 野村一平，荒井幸代，自転車走行データからの潜在的危険運転の抽出法，電気学会システム研究会「機械学習の最前線」，ST-14-011 ，pp. 15-20, (2014.3 千葉)
  128. 栃木祐太朗，荒井幸代，自転車走行データからの潜在的危険運転の抽出法，電気学会システム研究会「機械学習の最前線」，ST-14-011 ，pp. 11-14, (2014.3 千葉)
  129. 樋野葉子，荒井幸代，制約充足法を用いた災害時鉄道利用客の経路決定，電気学会 システム研究会「機械学習の最前線」，ST-14-014, pp. 21-24, (2014.3 千葉)．
  130. 加賀谷 駿，荒井幸代，需要家間の自律的融通による電力の安定化，第41回　知能システムシンポジウム講演論文集，A13-3　4 Pages (2014.3　東京).
  131. 北里勇樹，荒井幸代，学習効率を改善するサブゴールの設計手法，1B2 (OS3-2) ロボットの知覚と運動の学習法(2) 計測自動制御学会システム・情報部門, 第26回 自律分散システムシンポジウム講演論文集, pp. 87-90, (2014.1　東京).
  132. 堀澤優介，荒井幸代，複数主体間の自律的意思決定による最適タスク配分の実現，1B2 (OS3-3) ロボットの知覚と運動の学習法(2) 計測自動制御学会システム・情報部門, 第26回 自律分散システムシンポジウム講演論文集, pp. 109-112, (2014.1　東京).
  133. 許海遅，荒井幸代，複数エキスパートの導入による多目的逆強化学習 ?適切な報酬ベクトルによる全パレート最適方策の一括獲得?，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集，GS-2-5　(2013.11　滋賀)．
  134. 許海遅，荒井幸代，行動干渉状態の検出によるマルチエージェント強化学習法の改善，第23回インテリジェントシステムシンポジウム，電気学会研究会資料，ST2013 (29-55)　pp.115-120　(2013.9.25　福岡)．
  135. 大嶋真理絵，荒井幸代，混合診療解禁の影響の定量的評価,　 Joint Agent Workshops and Symposium 2013, JAWS-2013講演論文集，CD-ROM，4pages (2013.9 和歌山)．
  136. 加賀谷 駿，荒井幸代，需要家エージェント間の電力融通と需給安定化の実現，電子情報通信学会技術研究報告，IEICE　Technical Report　AI2013-1-AI2013-14「人工知能と知識処理」「持続可能エネルギー社会とAI」，(2013.7.4，東京)．
  137. 北里勇樹，荒井幸代，PSO導入による学習効率を考慮した報酬関数の推定，第27回 人工知能学会全国大会論文集，　1E4-2in 　(2013.6 富山)：　推奨論文
  138. 野村一平，荒井幸代，協調系実現に向けた監視対象の自律的決定モデル，第27回 人工知能学会全国大会論文集，　3F1-1 　(2013.6 　富山)．
  139. 大嶋真理絵，荒井幸代，混合診療解禁の影響の定量的評価－民間医療保険の導入による混合診療解禁モデルの構築－，(株)構造計画研究所　第13回MASコンペティション論文集，pp.65-71，(2013.3　東京)．会場賞
  140. 堀澤優介，荒井幸代，追跡問題におけるハンターの報酬関数の推定，第40回　知能システムシンポジウム講演論文集，pp.75--78,　(2013.3　京都).
  141. 北里勇樹，荒井幸代，逆強化学習を用いた学習高速化のためのサブゴール発見手法，第40回　知能システムシンポジウム講演論文集，pp.69--74,　(2013.3　京都).
  142. 神野周一郎，荒井幸代，商品ランキングデータに基づく消費者のレビュー信頼性評価モデルの推定と評価，第40回　知能システムシンポジウム講演論文集，pp.329--334,　(2013.3　京都).
  143. 北里勇樹，荒井幸代．学習効率を改善するサブゴールの設計手法．第 26 回　自律分散シス テムシンポジウム講演論文集，pp.87-90，（2013.1 東京）
  144. 栗山俊通，荒井幸代，貪欲アルゴリズムによるジレンマ解消エージェントの特定，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2012 講演論文集，6 pages, (2012.11)．
  145. 間渕雄太，荒井幸代，逆強化学習を用いたマルチエージェント環境下でのインセンティブの推定，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2012 講演論文集，6 pages, (2012.11)．
  146. 加賀谷駿，荒井幸代，　強化学習エージェントによる 地域間電力融通，Joint Agent Workshops and Symposium 2012, JAWS-2012　講演論文集，企業賞受賞　CD-ROM，6pages, (2012)．
  147. 許海遅，荒井幸代，干渉状態に着目したNashQ-learningの改善，Joint Agent Workshops and Symposium 2012, JAWS-2012　講演論文集，CD-ROM，6pages, (2012)．
  148. 加賀谷駿，荒井幸代，マルチエージェントによる分散型電源の管理 －消費量制御と地域間電力融通 －，第18回創発システムシンポジウム　ポスター発表　(2012.9　滋賀　同志社大学リトリートセンタ)．
  149. 野村一平，荒井幸代，相互監視ネットワークの自律的生成 ―利害関係の局所性の影響―，第18回創発システムシンポジウム　ポスター発表　(2012.9　滋賀　同志社大学リトリートセンタ)．
  150. 野村一平，荒井幸代,　集団のジレンマを解消する相互監視ネットワーク形成アルゴリズム，計測自動制御学会システム・情報部門， 第39回　知能システムシンポジウム講演論文集，pp.1-6, (2012.3　千葉)　.
  151. 荒井幸代，鈴木香名子，大喜多周，逆強化学習による複数均衡下での均衡収束の実現，第25回 人工知能学会全国大会論文集，1L2-R-7-9，優秀賞　(2012.6　山口)．
  152. 加賀谷駿，荒井幸代，太陽光発電利用における分散型電源の需給バランスの実現， 計測自動制御学会システム・情報部門， 第39回　知能システムシンポジウム講演論文集，pp.85-90,　(2012.3　千葉).
  153. 大喜多周，荒井幸代，逆強化学習を用いた最適行動を促すインセンティブの推定， 計測自動制御学会システム・情報部門， 第39回　知能システムシンポジウム講演論文集，pp.115-120,　(2012.3　千葉).
  154. 許海遅，荒井幸代，学習ペースカーによるメタ安定相への遷移効果，計測自動制御学会システム・情報部門， 第39回　知能システムシンポジウム講演論文集，pp.225-230,　(2012.3　千葉).
  155. 鈴木香名子，荒井幸代，逆強化学習の導入による社会規範の誘発，計測自動制御学会システム・情報部門， 第39回　知能システムシンポジウム講演論文集，pp.227-232,　(2012.3　千葉).
  156. 大久保有基，荒井幸代，ランダムタイリングの逐次改善による状態空間の分割，計測自動制御学会システム・制御部門学術講演会2011論文集，6 pages, (2011.11　東京)．
  157. 荒井幸代，報酬関数の設計に関する研究事例， A New Optimal Reward Framework to Design Good Primary Reward Function，計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2011講演論文集，6 pages, (2011.11　東京)．
  158. 大久保有基，荒井幸代，ランダムタイリングによる状態表現の逐次改善法，第17回創発システムシンポジウム講演論文集，創発夏の学校2011，計測自動制御学会システム・制御部門，pp.1-4　(2011.9　滋賀)
  159. 栗山俊通，荒井幸代，意思決定規範の相違によるInfluencer導入効果の考察，平成23年 電気学会, 電子・情報・システム部門大会講演論文集, 電気学会,　TC10-4，実世界とエージェントシミュレーション技術委員会企画セッション，ROMBUNNO.TC10-4，6pages, (2011.9　熊本) .
  160. 間渕雄太，荒井幸代，強化学習エージェントの状態認識制御が交通流に与える影響，平成23年 電気学会, 電子・情報・システム部門大会講演論文集, 電気学会,　TC6-3, 知能システムで拓く社会システム技術委員会企画セッション，6pages, (2011.9　熊本) .
  161. 栗山 俊通 荒井 幸代，系のジレンマ環境解消のためのInfluencerの導入とその配置法の考察，第24回 人工知能学会全国大会論文集，3C1-OS14-7，(2011.6) ．
  162. 間渕雄太，荒井幸代，制御策に対する運転者の意思決定が交通流に与える影響，第24回 人工知能学会全国大会論文集，3J2-OS10-4，(2011.6)．
  163. 角井 勇哉，荒井 幸代，場の潜在的ニーズの定量化による野球チームの攻撃支援，計測自動制御学会システム・情報部門，第38回　知能システムシンポジウム講演論文集, pp. 61-66, (2011.3)．
  164. 神野 周一郎，荒井 幸代，ネットワーク構造と口コミ特性を考慮したキャズム生成モデル，計測自動制御学会システム・情報部門，第38回　知能システムシンポジウム講演論文集，pp. 381-386,　(2011.3)．
  165. 谷 直彦，荒井 幸代，ボーリングデータのパターン分類に基づく任意地点の地盤特性推定，計測自動制御学会システム・情報部門, 第38回　知能システムシンポジウム講演論文集, pp. 99-104, (2011.3)．
  166. 栗山 俊通，荒井 幸代，Influencer導入によるジレンマ環境下の最適な意思決定の誘発，計測自動制御学会システム・情報部門，第38回　知能システムシンポジウム講演論文集, pp. 201-206, (2011.3)．
  167. 鈴木香名子，荒井幸代,　報酬設計による空間ゲームの社会規範創出, Joint Agent Workshops and Symposium 2010, JAWS-2010　講演論文集，CD-ROM，6pages, (2010)．
  168. 角井勇哉，荒井幸代,　攻撃状況に応じた要求機能の定量化法, Joint Agent Workshops and Symposium 2010, JAWS-2010　講演論文集，CD-ROM ，6pages, (2010)．
  169. 荒井幸代，今宿誠己，ステークホルダ導入によるn人ネットワーク上のジレンマ解消法，平成22年 電気学会, 電子・情報・システム部門大会講演論文集, 電気学会, TC4-4, 6pages, (2010) ．
  170. 内田英明，荒井幸代，情報提供戦略の学習による動的な交通量配分の実現，平成22年 電気学会, 電子・情報・システム部門大会講演論文集, 電気学会, TC4-4, 6pages, (2010) ．
  171. 増渕達也，荒井幸代，学習ペースカーによる最適な交通流の実現，平成22年 電気学会, 電子・情報・システム部門大会講演論文集, 電気学会, TC4-4, 6pages, (2010) .
  172. 大久保有基，荒井幸代，タイルコーディングにおけるタイルサイズと配置の評価，平成22年 電気学会, 電子・情報・システム部門大会講演論文集, 電気学会, TC4-11, 6pages, (2010)．
  173. 内田英明，荒井幸代，情報提供戦略のＱ学習による交通ネットワーク流の制御，第24回 人工知能学会全国大会論文集，2I1-OS5-7，4pages, (2010) ．
  174. 鈴木香名子，荒井幸代，n人ネットワークの繰り返し囚人のジレンマゲームにおける利得設計，第24回 人工知能学会全国大会論文集，1C3-1，4pages, (2010)．
  175. 内田英明，荒井幸代，情報提供戦略のQ学習によるBraessのパラドクス解消，計測自動制御学会　第37回　知能システムシンポジウム講演論文集，pp. 19-22, (2010)．
  176. 内田英明，荒井幸代，交通流制御のための情報提供戦略の学習, 情報処理学会創立50周年記念（第72回）全国大会講演論文集(3) 4ZA-3, pp.243-244, (2010)． 情報処理学会奨励賞
  177. 今宿誠己，荒井幸代，社会的ジレンマ解消に向けたステークホルダの特定と利得操作法，情報処理学会創立50周年記念（第72回）全国大会　講演論文集(2) 2X-6,　pp.557-558, (2010)．
  178. 加本昌也，荒井幸代，交通ネットワーク構造と交通流を用いた関係の密な交差点集合の抽出によるグループ別信号機制御, 計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会 2009，pp. 568-571, (2009)．
  179. 福島信太郎，荒井幸代，シュタッケルベルグゲームによる複数デポ配送計画問題のモデル化と進化計算による解法，計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会 2009，pp. 508-511, (2009) ．
  180. 高橋篤，荒井幸代，任意ノードの視点からのコミュニティ抽出手法，第23回 人工知能学会全国大会論文集，4pages, (2009).
  181. 加本昌也，荒井幸代，交通信号機の協調制御に向けた情報共有効果の評価，第23回 人工知能学会全国大会論文集，4pages，(2009).
  182. 内田英明，荒井幸代，複車線交通流に与える運転選択速度と後方視野の影響，第23回 人工知能学会全国大会論文集，4pages,　(2009).
  183. 角井勇哉，荒井幸代，最適ラインナップ構成に向けた打順の要求機能分析法，第23回 人工知能学会全国大会論文集，4pages, (2009)．
  184. 大久保有基，荒井幸代，エレベータ群制御における呼び優先度決定法，第23回 人工知能学会全国大会論文集, 4pages, (2009).
  185. 檜山達矢，荒井幸代，ネットワークと意思決定規範が系の挙動に与える影響，計測自動制御学会システム・情報部門，第36回　知能システムシンポジウム講演論文集，pp. 259-262, (2009).
  186. 角井勇哉，荒井幸代，データマイニングに基づく人的資本最適配置のためのタスク要求機能と潜在能力分析法，計測自動制御学会システム・情報部門，第36回　知能システムシンポジウム講演論文集，pp. 309-312, (2009).
  187. 荒井 幸代，石垣圭久，マルチエージェント同時学習における相互作用の定量的考察，計測自動制御学会，イノベーション創出のためのシステム情報技術 オーガナイズドセッション, システム・情報部門学術講演論文集，pp. 521-526, (2008).
  188. 西島　寛・荒井幸代・檜垣泰彦・土屋　俊，フォークソノミーを用いた講義選択知識の抽出, 電子情報通信学会技術研究報告　OIS2008-14, Vol.108, No.53, pp.79-84, (2008).
  189. 福島信太郎，荒井幸代,交差点の滞留車両減少のための信号制御シミュレーション, 日本シミュレーション学会, 第27回日本シミュレーション学会大会論文集， pp. 477-480, (2008).　
  190. 増渕達也，荒井幸代，自然渋滞の発生回避に向けた拡張NaSchモデルの提案と評価－先行車情報が交通流に与える影響－，計測自動制御学会システム・情報部門, 第35回　知能システムシンポジウム講演論文集, pp.218-223, (2008)
  191. 今宿誠己，荒井幸代, 数理的避難所配置における市民位置情報の不完全性の影響, 計測自動制御学会システム・情報部門, 第35回　知能システムシンポジウム講演論文集,　pp.204-209, (2008).
  192. 荒井幸代, 井上恭祐，平田廣則, マルチエージェント強化学習における報酬が創発的行動に与える影響の分析，計測自動制御学会システム・情報部門, 第35回　知能システムシンポジウム講演論文集, pp.65-70, (2008).
  193. 高澤知也，荒井幸代，須貝康雄, 来場者と経営者の戦略を考慮したテーマパークモデル, JAWS-2008, Joint Agent Workshops and Symposium 2008, 講演論文集, USB, 6 pages (2008).
  194. 西島寛，荒井幸代，檜垣泰彦，土屋俊, ソーシャルタギングとソーシャルリンキングを利用した講義選択支援システムの開発と評価,第10回Webインテリジェンスとインタラクション研究会講演資料集, 電子情報通信学会, WI2-2007－39～65　pp.7-12, (2007) .
  195. 高橋篤，荒井幸代, グラフ構造に基づくコミュニティ抽出手法，第6回情報科学技術フォーラム講演論文集， pp.477-483，(2007).
  196. 荒井幸代，西島寛，檜垣泰彦，土屋俊，知識需給関係の発見による協働ネットワーク生成支援, 第9回Webインテリジェンスとインタラクション研究会講演資料集, 電子情報通信学会, pp.14-19, (2007) .
  197. 高橋篤，荒井幸代，須貝康雄, リンク構造に基づくコミュニティ抽出の性能評価, 第9回Webインテリジェンスとインタラクション研究会講演資料集, 電子情報通信学会, pp.25-30, (2007).
  198. 高澤知也，荒井幸代，須貝康雄, BAモデルを用いた有向ネットワーク生成法, 第9回Webインテリジェンスとインタラクション研究会講演資料集, 電子情報通信学会, pp.31-36, (2007) .
  199. 高澤知也，荒井幸代，須貝康雄, ネットワーク生成モデルを用いたコミュニティ抽出法の考察, 計測自動制御学会システム・情報部門, 第19回 自律分散システムシンポジウム講演論文集, pp. 301-306, (2007).
  200. 高橋篤，荒井幸代, 最小カットを用いたネットワーククラスタリング手法の考察, 計測自動制御学会システム・情報部門, 第19回 自律分散システムシンポジウム講演論文集, pp. 295-300, (2007).
  201. Nobuyuki Tanaka and Sachiyo Arai，Teamwork Formation for Keepaway in Robotics Soccer (Reinforcement Learning Approach), Ninth Pacific Rim International Workshop on Multi-Agents，(2006).
  202. 田中信行，荒井幸代，小圷成一，平田廣則, マルチエージェントシステムのための階層型モジュール強化学習, 産業計測制御研究会,　電気学会, pp.101-106, (2006) .
  203. 竇心潔，荒井幸代，須貝康雄, 三角化グラフを用いた巡回セールスマン問題の解法, 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2005, pp. 231-236, (2005).
  204. 竇心潔，荒井幸代，須貝康雄, TSPにおける最適解の特徴とそれに基づく三角化グラフ,平成17年 電気学会, 電子・情報・システム部門大会講演論文集, 電気学会, pp. 1101-1104, (2005) .
  205. 川島明彦，荒井幸代，須貝康雄, 凸包を用いたクラスタリングに基づくTSPの最適化手法, 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2005, pp. 227-230, (2005).
  206. 川島明彦，荒井幸代，須貝康雄, 凸包を用いたクラスタリングによるTSPの解法,平成17年 電気学会, 電子・情報・システム部門大会講演論文集, 電気学会, pp.472-475, (2005).
  207. 荒井幸代，須貝康雄, 強化学習エージェント間の相互関係性の抽出, 平成17年 電気学会, 電子・情報・システム部門大会講演論文集, 電気学会, pp. 1029-1034, (2005).
  208. 荒井幸代 and Pat Langley, 環境モデルに基づく弱-強化学習, Joint Agent Workshops and Symposium 2010, JAWS-2004　講演論文集， pp. 371-378, (2004) .
  209. Sachiyo Arai, Yohei Murakami, Yuki Sugimoto, Toru Ishida, Semantic Web Service Architecture using Multi-agent Scenario Description, 6th Pacific Rim International Workshop on Multi-Agents, pp.98-109, (2003).
  210. 杉本悠樹, 村上陽平, 荒井幸代, 石田 亨,セマンティクス導入によるユーザ指向Webサービス連携支援, 第17回人工知能学会全国大会, 人工知能学会, 1D4-01, 4pages, (2003).
  211. 荒井幸代，村上陽平，杉本悠樹，田仲正弘, Boostingを用いた評判の信頼性評価方法, 第4回セマンティックウェブとオントロジー研究会資料集, 人工知能学会研究会, SIG-SW & ONT-A302, (2003).
  212. 石田亨，荒井幸代, 人間中心のセマンティックWeb, 第3回セマンティックウェブとオントロジー研究会資料集, 人工知能学会研究会, SIG-SW & ONT-A302, (2003).
  213. Zhiqiang Gao, Sachiyo Arai and Toru Ishida, Social Agents in Digital Cities. Agent cities: Challenges in Open Agent Environments, (2003) ．
  214. Sachiyo Arai and Kazuteru Miyazaki, Learning Robust Policies for Uncertain and Stochastic Multi-agent Domains,　International Symposium on Artificial Life and Robotics, (2002)．
  215. 都崎志保，荒井幸代，小林重信,　マルチエージェント強化学習における情報の共有,計測自動制御学会システム・情報部門, 28回　知能システムシンポジウム講演資料集, 　pp.45-50, (2001)．
  216. Sachiyo Arai and Katia Sycara, Multi-Agent Reinforcement Learning for Planning and Conflict Resolution in a Dynamic Domain, Proceedings of the 4th International Conference on Autonomous Agents , pp. 104-105, (2000)．
  217. 宮崎和光，石原秀一，荒井幸代，小林重信,　マルチエージェント強化学習における報酬配分の理論的考察,計測自動制御学会システム・情報部門, 第11回自律分散システムシンポジウム講演資料集, pp.289-294, (1999)．
  218. Sachiyo Arai, Kazuteru Miyazaki, and Shigenobu Kobayashi, Cranes Control Using Multi-agent Reinforcement Learning, International Conference on Intelligent Autonomous Systems, Vol.5, pp. 335-342, (1998)．
  219. 宮崎和光，荒井幸代，小林重信,　強化学習によるエレベータ群およびクレーン群の制御,システム制御学会, 離散事象システムシンポジウム講演資料集, pp. 55-62, (1998)．
  220. Sachiyo Arai, Kazuteru Miyazaki, and Shigenobu Kobayashi, Learning Cooperative Behavior by Profit Sharing Agents, Proceedings of the 15th International Joint Conference on Artificial Intelligence, p.7, (1997)
  221. Sachiyo Arai, Kazuteru Miyazaki, and Shigenobu Kobayashi, Generating Cooperative Behavior by Multi-Agent Reinforcement Learning, Proceedings of the 6th European Workshop on Learning Robots, pp. 111-120, (1997) .
  222. 荒井幸代，山村雅幸，小林重信, 動的環境下における強化学習型マルチエージェント系の協調,人工知能学会, 第9回全国大会論文集, pp. 139-142, (1995).
  223. 荒井幸代，小林重信, 動的環境下での適応的プランニングのための複数エージェント協調モデル, 計測自動制御学会システム・情報部門, 第12回知能システムシンポジウム講演資料集 pp. 69-74, (1990).
  224. Sachiyo Arai, Masayuki Yamamura, and Shigenobu Kobayashi, Horizontal and Vertical Cooperation by Multi-agents for Dynamic Planning, Proceedings of the 1st Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, pp.77-82, (1990)．
  225. 荒井幸代，小林重信,　動的環境における問題解決のための統合型協調モデルとその応用,計測自動制御学会システム・情報部門, 第10回知識工学シンポジウム講演資料集, pp.321-326, (1989)．
  226. Sachiyo Arai, Masayuki Yamamura, and Shigenobu Kobayashi, Model of Problem Decomposition in Cooperative Planning, Proceedings of the 28th SICE Annual Conference, Vol.2, pp.1255-1258, (1989)．

総説・解説記事

  1. 荒井 幸代，「深層学習」と「強化学習」は使いよう，「これまでのAI技術総括、最新の進化計算アルゴリズムと強化学習事例」（一社）日本鉄鋼協会 学会部門 計測・制御・システム工学部会／生産技術部門 制御技術部会，(2021．11.18)
  2. 荒井 幸代，市街地の自動運転へ向けた深層強化学習・模倣学習の研究動向と応用展望，＜特集1＞AI，IoTが生み出す自動運転技術と最新研究動向，月刊　車載テクノロジー 6(4),11-16　2019年1月号，技術情報協会（2019）．
  3. 荒井 幸代：第118回ロボット工学セミナー　実践に学ぶ！深層学習を用いた自動運転・ナビゲーションの最前線，講師，日本機械学会，情報・知能・精密機器部門，交通・物流部門，ロボティクス・メカトロニクス部門，機械力学・計測制御部門　：チュートリアル】深層強化学習の実応用のための報酬設計　(2019.4.23)
  4. 荒井 幸代：「守破離：型破りなAI実現に向けて　～見真似で師を超えるための仕掛け～」，計測自動制御学会，特別招待講演，2018年11月25日(日)-27日(火)，富山国際会議場　(2018.11)．
  5. 荒井 幸代：人工と自然のはさまで　（Between Artificial and Natural Intelligence），建築学会　（2018）
  6. 荒井 幸代：AI30年，刮目して相待つべし，巻頭言，人工知能学会誌 Vol. 33 No. 3 (2018/5)
  7. 荒井 幸代，石川 翔太，野村 俊太：インテリジェントモビリティへの期待とその技術，解説：特集　SICEの輪で未来を創れ！, 計測と制御　Vol.57, No.7, pp. 478-483, DOI https://doi.org/10.11499/sicejl.57.478，2018. 7 (2018).
  8. 荒井幸代，石川翔太，中田勇介，北里勇樹，強化学習における脱創発志向の潮流　―試行錯誤〜見まね〜目的理解へ：人工知能学会，Vol 33,　No.2，pp. 170-180, 2018. 3 (2018).
  9. 荒井幸代，リレー解説強化学習の最近の発展第6回：逆強化学習によるマルチエージェント系の報酬設定： 計測と制御. Vol.52 No.6, 2013年6月, p.534-539，計測自動制御学会/コロナ社 (2013)．
  10. 生天目章，荒井幸代，　エージェント間の相互作用：望ましい関係性の創発：　計測と制御，Vol.44, No.12，pp. 865-874, 計測自動制御学会/コロナ社 （2005）.
  11. 荒井幸代，マルチエージェント強化学習-実用化に向けての課題・理論・諸技術との融合：人工知能学会，Vol.16, No.4，476-481,　オーム社 （2001）.

著書

  1. 自動運転技術入門～AI×ロボティクスによる自動車の進化～9章　深層強化学習（オーム社）ISBN-10: 4274227014, (2021/4/7).
  2. New Frontiers in Artificial Intelligence: Revised Selected Papers 2017 (Lecture Notes in Computer Science)，Editor　Sachiyo Arai et.al., 431 pages, ISBN-10 : 3319937936, Springer; 1st ed. 2018版 (2018/7/1).
  3. New Frontiers in Artificial Intelligence: Revised Selected Papers 2016 (Lecture Notes in Computer Science)，Editor　Setsuya Kurahashi, Sachiyo Arai , 356 pages, ISBN-10 : 3319615718, Springer; 1st ed. 2017版 (2017/7/8)
  4. これからの強化学習（森北出版）分担執筆　2章，3章　(2016.10.27)
  5. 電気工学ハンドブック（第7版）07編　制御・システム 7章4節　強化学習とマルチエージェント　(2013.9)
  6. 電気工学ハンドブック（第7版）34編　情報処理システム 6章 人工知能　(2013.9）
  7. 電気学会技術報告　実世界とエージェントシミュレーション　第4章　ミクロシミュレーションにおける社会規範の創発法　(2012.7）
  8. 電気学会技術報告　第1273号，実応用を指向する機械学習技術調査専門委員会編
  9. Multiagent Applications with Evolutionary Computation and Biologically Inspired Technologies:　Intelligent Techniques for Ubiquity and Optimization. IGI GLOBAL, 分担執筆，(2010.8).
  10. Intelligent Autonomous Systems，- Learning - : Cranes Control Using Multi-agent Reinforcement　Learning，Yukinori Kakazu　eds.　分担執筆, IOS Press，（1998.3）.

受賞

研究関連

  • 令和6年11月：計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会SSI2024，SSI研究奨励賞：　國枝武史，荒井幸代，深層強化学習における軌跡の分類を用いたReward Shaping ～自動運転による緊急回避制御の実現に向けて～．
  • 令和5年3月：電子情報通信学会技術研究報告，ベストプレゼンテーション賞：　齋木匠，荒井幸代，機関リポジトリデータ移行時の修復プログラム作成とエラー分析．
  • 令和5年9月：合同エージェントワークショップ＆シンポジウムJAWS2023，JAWS奨励賞：　中条隼人，荒井幸代，セミマルコフモデルを導入したイベント駆動型強化学習による空調制御の安定性実現．
  • 令和4年12月：第21回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会，研究奨励賞：　齋木匠，荒井幸代，階層型多目的強化学習による自律分散型交通信号制御．
  • 令和4年9月：第30回インテリジェント・システム・シンポジウム FAN2022，優秀論文賞：　高野誠也，渡部洋介，入江大史，古賀祐一，荒井幸代，スパースな報酬・エキスパート不在の環境下での深層強化学習に関する一考察．
  • 令和4年6月：第36回人工知能学会全国大会(JSAI2022)，学生奨励賞：　森友輝，荒井幸代，マルチエージェント強化学習による障害物回避を伴うUAV編隊の経路計画．
  • 令和3年7月：10th International Congress on Advanced Applied Informatics / 9th International Conference on Smart Computing and Artificial Intelligence: Competitive Paper Award, Daiko Kishikawa and Sachiyo Arai, Multi-Objective Inverse Reinforcement Learning via Non-Negative Matrix Factorization.
  • 令和元年11月：計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2019 (SSI2019)，優秀発表賞：　千邑峻明. 荒井幸代，準最適な軌跡群を用いた逆強化学習における軌跡の定量的評価 ～軌跡比較法の提案と実験的考察～.
  • 令和元年11月：計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2019 (SSI2019)，優秀発表賞：岸川大航.，荒井幸代，搭乗者の快適性を考慮した自動走行の実現 ～ 深層逆強化学習によるアプローチ ～.　
  • 令和元年10月： The 4th IEEE International Conference on Agents ：Best student paper award, Daiko Kishikawa and Sachiyo Arai, Comfortable Driving by Using Deep Inverse Reinforcement Learning.
  • 令和元年10月： IEEE Computer Society Japan Chapter JAWS Young Researcher Award, 池永晶子，荒井幸代：部分観測下の多目的逐次意思決定問題における各目的の重み推定．
  • 令和元年9月： Joint Agent Workshops and Symposium 2019，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援, 研究奨励賞,　対象論文：中田勇介，荒井幸代：複数環境におけるエキスパート軌跡を用いたミニバッチベイジアン逆強化学習．
  • 令和元年9月： Joint Agent Workshops and Symposium 2019，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援, 研究奨励賞,　 吉田賢央，荒井幸代：深層強化学習による鉄道システムの回生電力活用．
  • 令和元年9月： Joint Agent Workshops and Symposium 2019，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援, 研究奨励賞, 池永晶子，荒井幸代：部分観測下の多目的逐次意思決定問題における各目的の重み推定．
  • 令和元年9月： Joint Agent Workshops and Symposium 2019，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援, 最優秀発表賞,　対象論文：浪越圭一，野田五十樹，荒井幸代：MASモデル構築のためのHeterogeneous swarm逆強化学習の検討．
  • 令和元年9月： Joint Agent Workshops and Symposium 2019，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援, 優秀発表賞,　対象論文：北村清也，荒井幸代：単純なシーンの学習勾配に着目した運転方策の切替え法，～市街地の複雑なシーンでの自動運転実現に向けて～ ．
  • 平成29年9月： Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援, 優秀論文賞,　対象論文：齋竹良介, 竹木祥太, 荒井幸代. 期待報酬ベクトルの非線形スカラー化による多目的強化学習アルゴリズム．
  • 平成29年9月： Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援, 優秀ポスター発表優秀賞,　対象論文：浪越圭一，荒井幸代，追従エージェントを考慮した人流データからの戦略抽出．
  • 平成29年9月： Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援, 優秀ポスター発表優秀賞,　対象論文：石川翔太，荒井幸代，熟練ドライバの運転を学習するための報酬と特徴ベクトルの同時推定法．
  • 平成28年9月： Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援, 優秀発表優秀賞,　対象論文：中田勇介，荒井幸代，深層学習の中間層の解析に基づくアフォーダンスの設計に有用な特徴の抽出．
  • 平成28年9月： Joint Agent Workshops and Symposium 2017，電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，IEEE Computer Society Japan Chapter後援, 優秀ポスター発表優秀賞,　対象論文：浪越圭一，荒井幸代，追従エージェントを考慮した人流データからの戦略抽出．
  • 平成28年 3月：第16回MAS(Multi Agent System) コンペティション(株) 構造計画研究所，優秀賞，対象論文（システム）：　樋野葉子，首都圏主要路線網における災害時鉄道復旧過程の人災回避
  • 平成27年10月：電子情報通信学会，日本ソフトウェア科学会，情報処理学会，人工知能学会共催，Joint Agent Workshops and Symposium 2015, ポスター発表優秀賞,　対象論文：浪越圭一，荒井幸代: 歩行軌跡に基づく歩行者の行動規範の同定
  • 平成25年3月：第16回MAS(Multi Agent System) コンペティション(株) 構造計画研究所，会場賞，対象論文（システム）：混合診療解禁の影響の定量的評価－民間医療保険の導入による混合診療解禁モデルの構築－
  • 平成24年度 ：第26回人工知能学会全国大会　優秀賞, 対象論文 ：逆強化学習による複数均衡下での均衡収束の実現
  • 平成24年10月：電子情報通信学会，日本ソフトウェア科学会，情報処理学会，人工知能学会共催，Joint Agent Workshops and Symposium 2012, 企業賞,　対象論文：強化学習エージェントによる 地域間電力融通
  • 平成23年10月：電子情報通信学会，日本ソフトウェア科学会，情報処理学会，人工知能学会共催，Joint Agent Workshops and Symposium 2011, ベストプレゼンテーション賞，対象論文：報酬設計による空間ゲームの社会規範創出
  • 平成22年 3月：情報処理学会第72回全国大会奨励賞，対象論文：交通流制御のための情報提供戦略の学習
  • 平成20年10月：電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会，IEEE Computer Society共催, Joint Agent Workshops and Symposium 2008,　優秀論文賞，対象論文：渋滞発生過程におけるメタ安定相の特徴の分析
  • 平成19年10月：電子情報通信学会，日本ソフトウェア学会，情報処理学会，人工知能学会共催，Joint Agent Workshops and Symposium 2007, 優秀論文賞, 対象論文：　情報量によるマルチエージェント系強化学習過程

教育関連

  • 平成21年 9月：ベストティーチャー賞　（千葉大学大学院工学研究科都市環境システムコース）　以後　賞廃止
  • 平成20年11月：ベストティーチャー賞　（千葉大学全学）
  • 平成19年 9月：ベストティーチャー賞　（千葉大学大学院工学研究科都市環境システムコース）

外部資金の獲得状況　※平成15年3月 研究者番号取得

科学研究費

  • 平成28年4月：科学研究費補助金　研究種目: 基盤研究 (B)：研究代表者，
    研究課題名：レジリエントな都市交通機能を実現する「認知，インフラ，制度」の相互改善型設計（平30.3迄 予定）．
  • 平成28年4月：科学研究費補助金　研究種目:挑戦的萌芽研究：研究代表者，
    研究課題名：センサ協調による廃棄物系バイオマス還元物流の適応的モーダルシフト（平30.3迄 予定）
  • 平成25年4月：科学研究費補助金　研究種目: 基盤研究 (C)：研究代表者，
    研究課題名：危険行動の誘因推定に基づく潜在的危険箇所の抽出：状況判断改善支援への展開（平28.3迄）．
  • 平成22年4月：科学研究費補助金　研究種目: 基盤研究 (B)：研究分担者，
    研究課題名：首都圏に特有の微地形境界斜面に着目したミクロレベル地震防災（平25.3迄）．
  • 平成22年4月：科学研究費補助金　研究種目: 基盤研究 (C)：研究代表者，
    研究課題名：望ましい交通流の実現に向けた情報ダイナミクスの解析と設計（平25.3迄）
  • 平成20年4月：国立情報学研究所委託事業　:　e-Science 学術機関リポジトリ構築連携支援事業（平22.3迄）
  • 平成19年4月：科学研究費補助金　研究種目: 基盤研究 (C)：研究代表者，
    研究課題名：学術生産性と教育効果向上のための創知資本活用ネットワーク基盤Nexusの構築（平22.3迄）
  • 平成18年4月：国立情報学研究所委託事業 ：　次世代学術コンテンツ基盤共同構築事業　(平20.3迄)
  • 平成16年4月：科学研究費補助金　研究種目: 基盤研究 (C)：研究代表者，
    研究課題名：Web情報の信頼性を保証するための利用者間インセンティブに関する研究（平19.3迄）

奨励奨学金

  • 平成26年4月～：竹中工務店

共同研究

  • 平成29年8月～：ホンダ技術研究所
  • 令和元年12月1日～令和2年9月30日　：三菱重工（株）

特許･意匠登録

  • ビデオテックス端末装置，荒井（丹）幸代，古郡正美，G09G 5/00 510 G 9471-5G　(国際特許分類第６版)，1987年4月2日
English