| Project/Area Number |
22K03413
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 12040:Applied mathematics and statistics-related
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| Research Institution | Shimane University |
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Principal Investigator |
鈴木 聡 島根大学, 学術研究院理工学系, 准教授 (70580489)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 最適化問題 / 準凸最適化問題 / 応用数学 / 凸解析 |
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| Outline of Research at the Start |
準凸最適化問題は経済学等の問題を最も適切に数理モデル化できる最適化手法の一つである。最適解の必要条件あるいは十分条件は最適性条件と呼ばれ、微分や劣微分を用いた様々な条件が提案されているが、準凸最適化においては未解決課題が多く残されている。
本研究では最適性条件に関する研究の一つとして、準凸最適化問題に対する劣微分を用いた最適性条件について研究する。特に準凸関数の生成集合及び種々の劣微分を用いて最適解の必要十分条件を示す他、多目的最適化への応用についても研究を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
最適化問題とは、与えられた制約条件の下で目的関数の最小値とそれを与える点を求めよという問題である。各種の環境下で利益を最大にしたり費用を最小にするような計画を立てる場合、これを最適化問題として捉えることにより迅速に効果の高い決定を行うことができる。最適化問題には様々な種類があるが、本研究においては準凸最適化問題を取り扱う。準凸最適化問題は各関数が準凸関数で表されるような問題をいい、経済学等の問題を最も適切に数理モデル化できる手法の一つである。最適解の必要条件あるいは十分条件は最適性条件と呼ばれ、微分や劣微分を用いた様々な条件が提案されているが、準凸最適化においては未解決課題が多く残されている。本研究では最適性条件に関する研究の一つとして、準凸最適化問題に対する劣微分を用いた最適性条件について研究する。このことを鑑み、当該年度においては次のような研究を行った。
・準凸最適化問題に対する共役関数を用いた双対定理に関する論文が出版された。準凸最適化における双対問題では余分なパラメータが必要であることが多いが、本論文ではこのパラメータを持たない双対問題の研究を行った。特に3種の共役関数を用いた双対問題を提案し、強双対定理を示した。
・国際共同研究に基づき、線形摂動を用いた準凸関数の概念を提案した論文を投稿した。この関数は凸関数と準凸関数の中間的な性質を持つ関数のクラスであり、種々の特徴付けを示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
共役関数を用いた双対問題及び最適性条件に関する研究が予定通りに達成できたため。特に3種の共役関数を用いて強双対定理、最適性条件などを示すことが出来た。
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| Strategy for Future Research Activity |
予定通りに推進する。準凸最適化問題の最適性条件に関する研究をさらに充実させると共に、得られた結果を用いて多目的最適化や制約想定に関する研究を行う。
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