Project/Area Number |
23K20266
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
Principal Investigator |
中田 和秀 東京工業大学, 工学院, 教授 (00312984)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 未来 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (40737053)
小林 健 東京工業大学, 工学院, 助教 (90913517)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
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Keywords | モデリング / 機械学習 / 最適化 / オペレーションズ・リサーチ |
Outline of Research at the Start |
現実の最適化問題を解決するためには、まず現実問題を最適化モデルとして表現し、そのモデルに対してアルゴリズムを適用する。この際、現実問題は複雑かつ曖昧なことが多いため、それをモデリング(定式化)することは困難を極める。一方、近年発展が著しい機械学習は、データを用い学習することにより、入力と出力の複雑な関係を自動でモデリングしている。本研究では、最適化を行うにあたり困難となる「現実問題のモデリング」において、機械学習の手法を援用することにより自動でモデリングを行う。その結果として得られた最適化モデルの構造や性質を最大限利用することにより、効率よくモデルを解くアルゴリズムを開発する。
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