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Solving large-scale service assignment problems via machine learning techniques

Research Project

Project/Area Number 19H02378
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Basic Section 25010:Social systems engineering-related
Research InstitutionOsaka University

Principal Investigator

Umetani Shunji  大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (80367820)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 河原 吉伸  大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (00514796)
Project Period (FY) 2019-04-01 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥10,400,000 (Direct Cost: ¥8,000,000、Indirect Cost: ¥2,400,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Keywords組合せ最適化 / 機械学習 / アルゴリズム / 整数計画問題 / オンライン広告
Outline of Research at the Start

数百万人の利用者を対象とする大規模なオンラインサービスにおいて,大規模なデータに基づき利用者の需要に応じたサービスを割り当てる効率的な最適割当アルゴリズムを開発する.特に,多くの入力データが持つ共通した特徴から得られる事前知識を利用し,クエリ時に大規模な入力データの全体を走査することなく最適化計算時を実行することで最適割当アルゴリズムの効率化を実現する.

Outline of Final Research Achievements

We develop an efficient optimal allocation algorithm for online services with millions of users, which allocates services according to user demand based on large-scale data. In particular, we use prior knowledge obtained from common features of many input data to improve the efficiency of the optimal allocation algorithm by performing the optimization computation without scanning the entire large input data at the time of query.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

現実世界から収集した大規模なデータに基づき利用者の需要に応じて適切なサービスを割り当てる多様なオンラインサービスが現れるようになった.しかし,利用者の需要に応じた商品が推薦されない,需要と供給の不均衡を解消できないなど,適切なサービスが割り当てられない事例が後を絶たないのが現状である.利用者の需要に応じて適切なサービスを割り当てるためには,全ての利用者のクエリを把握した上で,サービスの割り当てが一部の利用者に集中しないように上手く振り分ける全体最適化を実現するアルゴリズムの開発は,社会全体のサービス向上に大いに貢献することが期待できる.

Report

(5 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Annual Research Report
  • 2020 Annual Research Report
  • 2019 Annual Research Report
  • Research Products

    (15 results)

All 2023 2022 2021 2020

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (11 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Invited: 5 results) Book (1 results)

  • [Journal Article] Coordinate descent heuristics for the irregular strip packing problem of rasterized shapes2022

    • Author(s)
      Umetani Shunji、Murakami Shohei
    • Journal Title

      European Journal of Operational Research

      Volume: 303 Issue: 3 Pages: 1009-1026

    • DOI

      10.1016/j.ejor.2022.03.034

    • Related Report
      2022 Annual Research Report 2021 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] 組合せ最適化による問題解決の実践的なアプローチ2021

    • Author(s)
      梅谷俊治
    • Journal Title

      オペレーションズ・リサーチ

      Volume: 66 Pages: 362-366

    • NAID

      130008061548

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      2021 Annual Research Report
  • [Journal Article] 自動車船の運航業務に数理最適化を適用するための実践的なアプローチ2021

    • Author(s)
      坂本 淳子, 大野 修平, 永橋 幸大, 鈴木 保乃加, 梅谷 俊治
    • Journal Title

      オペレーションズ・リサーチ

      Volume: 66 Pages: 414-421

    • Related Report
      2021 Annual Research Report
  • [Presentation] アイテム推薦における公平性考慮のための二段階最適化2023

    • Author(s)
      濱田賢吾,西村直樹,梅谷俊治
    • Organizer
      日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会
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      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 実務につなげる数理最適化:数理最適化寄附講座の取り組み2022

    • Author(s)
      梅谷俊治
    • Organizer
      第34回RAMP数理最適化シンポジウム(RAMP2022)
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      2022 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] 組合せ最適化による問題解決の実践的なアプローチ2022

    • Author(s)
      梅谷俊治
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      電子情報通信学会Webinarチュートリアル
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  • [Presentation] BIPSOL: A metaheuristic solver for large-scale binary integer programs2022

    • Author(s)
      Shunji Umetani
    • Organizer
      6th RIKEN-IMI-ISM-NUS-ZIB-MODAL-NHR Workshop on Advances in Classical and Quantum Algorithms for Optimization and Machine Learning
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      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] ブランドの認知を目的としたTVCM素材の割当て2021

    • Author(s)
      濱田賢吾,棚橋耕太郎,梅谷俊治
    • Organizer
      人工知能学会全国大会
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  • [Presentation] 整数線形計画問題に対する重みつき局所探索法2021

    • Author(s)
      神谷俊介,梅谷俊治,藤井浩一,石橋保身
    • Organizer
      日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会
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  • [Presentation] 認知視聴者数を考慮したTVCM素材の割当て2021

    • Author(s)
      濱田賢吾,棚橋耕太郎,梅谷俊治
    • Organizer
      日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会
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      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] 組合せ最適化による問題解決の実践的なアプローチ2021

    • Author(s)
      梅谷俊治
    • Organizer
      人工知能学会 人工知能基本問題研究会
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    • Invited
  • [Presentation] レベニューマネジメントにおける暗黙知を考慮した最適化モデルの自動構成2020

    • Author(s)
      西村直樹,池田春之介,木村隆介,梅谷俊治
    • Organizer
      第23回情報論的学習理論ワークショップ
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      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] 組合せ最適化による問題解決の実践的なアプローチ2020

    • Author(s)
      梅谷俊治
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      第32回RAMP数理最適化シンポジウム
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  • [Presentation] 集合分割問題に対する重みつき局所探索法の改良2020

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      中村健吾,藤井浩一,石橋保身,神谷俊介,梅谷俊治
    • Organizer
      京都大学数理解析研究所 研究集会「数理最適化の理論・アルゴリズム・応用」
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      2019 Annual Research Report
  • [Book] しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで2020

    • Author(s)
      梅谷 俊治
    • Total Pages
      368
    • Publisher
      講談社
    • ISBN
      9784065212707
    • Related Report
      2020 Annual Research Report

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Published: 2019-04-18   Modified: 2024-01-30  

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