2023 Fiscal Year Final Research Report

Development of methods with explanatory for real-world applications of network optimization in the era of large-scale data

Research Project

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Project/Area Number	20H02382
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 25010:Social systems engineering-related
Research Institution	University of Tsukuba
Principal Investigator	SHIGENO Maiko 筑波大学, システム情報系, 教授 (40272687)
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) 呉謙法政大学, 理工学部, 助教 (10976294)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2024-03-31
Keywords	最適化 / アルゴリズム / ネットワーク / データ分析 / 大規模データ
Outline of Final Research Achievements	In the era of large-scale data, methods combining data analysis and optimization algorithm become to apply practical application in solving and analyzing problems in social systems. Meanwhile, it is important that the method to use widespread applications under large-scale data has the explanatory power for itself and its output. This research developed algorithms for types of network optimization and scheduling problems with a view to practical applications and having explanatory power. To move away from methods that simply combine machine learning methods and optimization algorithms, the target problems were forced to be specific ones, such as network optimization, instead of general frameworks. In addition, methods using network optimization algorithms for market data analysis were developed and their effectiveness was demonstrated on real data.
Free Research Field	オペレーションズ・リサーチ
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	大規模データ時代の最適化はデータ分析との融合が欠かせない一方，手法が汎用化されることで，得られた結果に対する裏付けが弱いという弱点がある．これを克服するために，意思決定のための単純なルール，条件変更の影響の見える化，説明力のある出力を目指した．これにより，大規模データを活用した戦略策定においての最適化の可能性が広がることが期待される．応用現場で指摘されている説明力のある出力を目指すことで，理論と応用の架け橋の役割を果たし，応用へ貢献するとともに，説明力のある出力を導く手法の目線から解法の開発をおこなうことで，新たなアプローチ方法の展開につなげられる．