A Study on Discrete Convexity Determination for Applying Nonlinear Discrete Optimization Algorithm

Research Project

Project/Area Number	25K15007
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 60020:Mathematical informatics-related
Research Institution	Tokyo Metropolitan University
Principal Investigator	森口聡子東京都立大学, 経営学研究科, 教授 (60407351)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2029-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000) Fiscal Year 2028: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Keywords	離散凸解析 / アルゴリズム / 最適化理論
Outline of Research at the Start	一般に，最適化アルゴリズムの実装を効果的に利用するには，利用者が最適化しようとしている問題の構造や入力する関数の種類を正しく認識していることが望まれる．私が開発，公開に携わった最適化ソフトウェア（ソルバ）も，利用者が離散凸性を区別して認識し，どの離散凸性を使うかを指定して該当するルーチンを呼び出すことが求められる．本研究では，目の前の問題が，ソルバを効果的に適用して解けるのかの判定を実現していく．