2022 Fiscal Year Annual Research Report
Discrete Convex Optimization for Artificial Intelligence Technology
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17K00036
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| Research Institution | Gunma University |
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Principal Investigator |
永野 清仁 群馬大学, 情報学部, 准教授 (20515176)
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2017-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 劣モジュラ最適化 / 人工知能 / 機械学習 / ネットワーク最適化 / モビリティ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
有限個または無限個の候補の中から何らかの意味で最も「よい」ものを見つける数学的手法は「数理最適化」とよばれる。本研究は数理最適化、特に離散的な対象を扱う数理最適化の理論研究とその人工知能技術への応用研究をテーマとする。SNSを含む人間関係やインターネット、道路網など、世の中の様々な対象・現象はネットワークの形のデータとして扱うことが可能である。ネットワークのような離散構造に関する最適化は様々な分野において現れ、理論・応用の両面で基本的な研究対象である。
本研究では、ネットワーク最適化やその一般化に対応する離散凸最適化（劣モジュラ最適化）を中心的に取り扱う。本研究ではネットワークのような離散構造を扱う離散最適化（または組合せ最適化）、特に離散世界における凸最適化といえる劣モジュラ関数に関する最適化やその周辺手法に基づいたネットワーク最適化などの手法を中心に研究に取り組む。最適化理論研究に加え、機械学習などの人工知能技術への離散凸最適化の応用を中心テーマとする。
本研究で令和４年度に中心的に扱ったテーマとして、劣モジュラ関数の一般化に対応する概念である劣加法的関数の理論的な性質に関する考察をおこなってきた。また、ネットワーク最適化技術の応用として、特に次世代の交通ネットワーク関連の研究に焦点を当てて取り組んだ。具体的には、若者のモビリティ（移動手段）への意識について調査を実施しそのデータ分析を行った。
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