誤差と区分数のトレードオフを事前に把握可能な区分線形近似方法の研究

Research Project

Project/Area Number	24K17471
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 25010:Social systems engineering-related
Research Institution	Meiji University
Principal Investigator	高澤陽太朗明治大学, 経営学部, 専任講師 (20871130)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Keywords	区分線形近似 / 近似アルゴリズム
Outline of Research at the Start	現実の数理最適化問題を解く際、最適化ソルバーを用いることは現在において主流となってきた。ソルバーの多くは一般の非線形関数を表現できないため、対象となる領域を複数の区間に分けて、各区間を直線で近似する区分線形近似が用いられることが多い。そこでは近似による「誤差」と関数を構成する「区間数」の適切な設定が誤差と計算量のトレードオフ観点から重要な課題となっている。本研究では、区分線形近似における誤差と区分数のトレードオフの関係性を事前に把握可能な手法を提案する。具体的には、この真のトレードオフの曲線の近似曲線を導き出し、更にそれに基づいた区分線形近似を生成する方法を提案する。