2021 Fiscal Year Annual Research Report
大規模データ時代のネットワーク最適化に対する実応用に向けた説明力のある手法開発
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20H02382
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
繁野 麻衣子 筑波大学, システム情報系, 教授 (40272687)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
八森 正泰 筑波大学, システム情報系, 准教授 (00344862)
安東 弘泰 東北大学, 材料科学高等研究所, 教授 (20553770)
佐野 良夫 筑波大学, システム情報系, 准教授 (20650261)
高野 祐一 筑波大学, システム情報系, 准教授 (40602959)
吉瀬 章子 筑波大学, システム情報系, 教授 (50234472)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 最適化 / アルゴリズム / ネットワーク / 大規模データ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ネットワーク上の問題を中心に，広く最適化問題に対して実応用を意識したモデル作成，アルゴリズム作成をおこなった．
光通信ネットワークの資源割当問題に対しては，大容量通信に対応すべく様々な通信ネットワークが考案されている．そのなかで，現用の通信粒度を考慮した通信ネットワークモデル上での耐故障性を考慮したネットワーク設計に加え，近未来のネットワークを対象としてより複雑化された条件下での最適化モデル作成や特徴比較を行った．
実応用を意識した生産スケジューリングでは，問題を適切に分解することで実時間での解決を可能にすると同時に，現場導入や条件追加をしやすいような単純なアルゴリズム開発を目指し，その性能評価をおこなった．また，資源制約のある生産スケジューリング問題に対しては，アルゴリズムを分解することでメタヒューリスティック解法の比較検討をおこなった．
大規模データを対象とした問題としては，コロナ禍のスマートフォン利用状況変化からの生活変化の観察，webアクセスログから外国人居住者の必要な情報の特定，取得データから市場を反映したデータを抽出するために独立に得られる指標に基づいてサンプルを抽出する手法開発などをおこなった．
一方で，データ取得が難しい問題として，移植における交換移植の可能性について検討した．移植数を増やす目的のために，要素数最大のポピュラーマッチングの適用可能性を検討した．そして，専門家の知見のもと移植モデルを作成してシミュレーションによりその効果を検証した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
光通信ネットワークや生産スケジューリング，大規模データ分析に関する手法開発など説明力のある手法開発を意識して幅広く研究をおこない，問題解決をおこなった．最適化を必要とする生産現場や飲食業との連携により実応用のために必要な要件に意識的に取り組めている．成果は学会発表や学術論文として公表することで，改善点などの議論ができ，今後の研究につなげられている．しかし，参加学会はすべてオンラインであったために深い議論ができなかった．
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| Strategy for Future Research Activity |
光通信ネットワークの資源割当問題は引き続き最適化モデルの検討とその性能評価をおこなう．生産スケジューリングは現場導入を目指し，試用から得られる知見を生かして，より説明力のある手法開発をおこなう．更に柔軟性のある解の導出にも挑戦し，応用のしやすさを検討する．スポーツスケジューリングでは，対戦表作成において問題の制約から得られる組合せ的な構造を明らかにし，それらを利用することでわかりやすく効率的な手法開発を目指す．さらに，大規模データとして，引き続きスマートフォンの利用データの分析，需要予測とそれに基づいた生産スケジューリング，生産工程における異常品検出のための機械学習手法の検討もおこなう．
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