競合比解析とリグレット解析の融合によるオンライン最適化の発展

• Project/Area Number: 25K00137
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60020:Mathematical informatics-related; Basic Section 60010:Theory of informatics-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60010:Theory of informatics-related , Basic Section60020:Mathematical informatics-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 河瀬 康志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任准教授 (90734559)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 澄田 範奈 東京科学大学, 情報理工学院, 准教授 (10761356)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,590,000 (Direct Cost: ¥14,300,000、Indirect Cost: ¥4,290,000); Fiscal Year 2029: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000); Fiscal Year 2028: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2027: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000); Fiscal Year 2026: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2025: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
• Keywords: オンライン最適化 / 競合比解析 / リグレット解析

Outline of Research at the Start

本研究では，部分的に繰り返し構造を持つオンライン最適化問題を対象とし，競合比解析とリグレット解析を統合した新たなアルゴリズム設計の理論基盤を構築する．具体的には，最適停止問題やオンラインマッチング問題を中心に研究を進め，繰り返し構造を活用して実用性と理論性能を兼ね備えたアルゴリズムを提案する．さらに，得られた知見を応用し，オンライン広告市場やライドシェアなどの実社会における課題解決への貢献を目指す．加えて，部分的繰り返し型問題の体系的な分類と理論的枠組みの確立にも取り組む．