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2018 Fiscal Year Final Research Report

An Efficient Numerical Method for Optimal Contribution Problem based on Conic Optimization

Research Project

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Project/Area Number 15K00032
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Research Field Mathematical informatics
Research InstitutionTokyo Institute of Technology

Principal Investigator

Yamashita Makoto  東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (20386824)

Research Collaborator FUKUDA mituhiro  
KOJIMA masakazu  
NAKATA kazuhide  
KIM sunyoung  
MULLIN tim j.  
SAFARINA sena  
Project Period (FY) 2015-04-01 – 2019-03-31
Keywords応用数学 / 数理最適化 / 錐最適化 / 育種学 / 種別構成問題
Outline of Final Research Achievements

Optimal contribution problems arising from tree breeding or other optimization problems can be formulated as a mixed-integer second-order cone programming problem. We propose fast numerical methods that exploits conic optimization approaches. The proposed linear approximation reduces the computation time to about 1/10 of an existing method for obtaining exact solutions. Another new method, a steep ascent method, cannot theoretically guarantee the optimality, but it successfully outputs a favorable solution in several seconds.

Free Research Field

数理最適化

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

種別構成問題は、育種学などから生じる数理最適化問題である。例えば「数千種の遺伝子から割合を決めて樹木園を作るときに、遺伝子の多様性を維持できる範囲で利益を最大にする割合の算出」の計算などを数理モデル化したものである。この計算時間が短縮されることで、遺伝子のパラメータなどを変えての複数回のシミュレーションの実施が容易になる。また、混合整数二次最適化問題は種別構成問題以外にも多くの応用を持っていることが知られており、本研究で開発した高速な計算解法は、それらの応用にも適用可能な範囲があると考えられる。

URL: 

Published: 2020-03-30  

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