2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of online algorithms with theoretical guarantees for both average and worst case performance
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16K16005
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
河瀬 康志 東京工業大学, 工学院, 助教 (90734559)
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2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | オンライン最適化 / オンラインアルゴリズム / 競合比解析 / 安定マッチング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
オンライン最適化は，機械学習や人工知能をはじめとする広い分野において用いられており，基盤技術としての役割を担っている．本課題では，オンライン最適化問題に対するアルゴリズム（オンラインアルゴリズム）の性能を理論保証するための基盤技術について，研究を進めた．特に，ナップサック問題に関する基本的なオンライン最適化についての研究と，オンライン最適化の技術を応用することにより安定マッチングに対するアルゴリズムを設計するという研究を行い，当該年度の主な研究成果としては以下のようなものが得られた．
1. 逐次的にアイテムが与えられる状況において，容量制約を満たすアイテム集合は一時的に保持できるようなオンラインナップサック問題について解析を行った．最終的に保持できる容量だででなく，追加のバッファを用いてもアイテムを保持できるような状況を考え，最適なアルゴリズムの設計に成功した．この成果はISAAC2019に採択された．
2. マトロイド交叉や多次元ナップサックなどの複雑な制約をもつような安定マッチング問題に対して，近似的に安定なマッチングを求めるアルゴリズムの設計を行った．この問題そのものはオフライン問題であるが，オンラインパッキング問題に対するアルゴリズムをサブルーチンとして利用することにより，解の性能に理論保証をもつアルゴリズムの設計に成功した．この成果はマルチエージェントに関するトップ会議であるAAMAS2020に採択された．
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