バーミンガム大学 (University of Birmingham) / 応用数学・情報計算科学科 (BSc Applied Mathematics with Information Computing Science)
【卒業論文】強化学習とゲーム理論を用いたサーバーレス車載ネットワークの最適化
応用数学と情報科学の集大成として、車載ネットワーク（V2V/V2I）におけるタスク処理の遅延とリソース割り当ての最適化を研究しました 。 具体的には、「シュタッケルベルグ・ゲーム理論」による資源価格モデルと、「深層強化学習（DQN）」を統合したハイブリッド戦略を設計しました 。理論構築にとどまらず、Python、SUMO（交通シミュレータ）、Docker/Minikubeを用いてサーバーレス環境のシミュレーションを自ら実装し 、複雑な動的環境下でのタスク成功率を82.6%まで向上させることに成功しました 。 ここでの学び：複雑な数理モデルを単なる理論で終わらせず、ニューラルネットワークやコンテナ技術を用いた実際のプログラムに落とし込み、システムの最適解を導き出す「エンジニアリング実装力」を培いました 。