2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Optimization Mathematical Modeling
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21H03398
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| Research Institution | National Graduate Institute for Policy Studies |
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Principal Investigator |
土谷 隆 政策研究大学院大学, 政策研究科, 教授 (00188575)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北原 知就 九州大学, 経済学研究院, 准教授 (10551260)
上野 玄太 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (40370093)
荒川 俊也 日本工業大学, 先進工学部, 教授 (50631248)
ロウレンソ ブルノ・フィゲラ 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 准教授 (80778720)
小原 敦美 福井大学, 学術研究院工学系部門, 教授 (90221168)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 半正値計画 / 双対ギャップ / 摂動解析 / 確率密度推定 / 新型コロナウイルス感染症 / 数理モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
特に研究の進展した悪条件半正定値計画問題(SDP)の摂動解析を中心に成果を説明する．
本年度は，典型的な悪条件半正定値計画問題である，主問題と双対問題の最適値が異なるSDPを解析した．この場合，十分に小さい摂動を加えて正則化すると，摂動後の問題は主問題と双対問題の最適値が一致する双対ギャップがないSDPとなる．昨年度までの研究で，主問題と双対問題の最適値が異なる場合，双対問題のみを正則化して摂動を0に近づけると(摂動双対問題の)最適値の極限は主問題の最適値となり，主問題のみを正則化して摂動を0に近づけると(摂動主問題の)最適値の極限は双対問題の最適値となることが明らかになった．さらに主問題と双対問題を同時に摂動することにし，主問題と双対問題の摂動の大きさの比率を0とπ/2間の角度θで表現する．θ=0(θ=π/2)が双対問題(主問題)のみを摂動する場合に対応する．この設定でθを一定に保ちつつ摂動をゼロに近づけていけば，摂動問題の最適値の極限は元の主問題と双対問題の最適値の間に収束し，極限最適値は「開区間(0,π/2)」で連続単調減少関数であることも示されていた．
本年度は，主問題と双対問題の特異度が共に１であるという正則条件の下で，θを一定にして摂動を0に近づけると摂動問題の極限最適値が「閉区間[0,π/2]」でθの狭義単調減少連続関数となることを示した．これは「SDPの非ゼロ双対ギャップを摂動によって完全に塞ぐことができる」ことを示したことになる．
最後に他の部分課題の成果について述べる．半正定値計画法を用いた確率密度推定法について，1次元の場合について，Rで実装した推定用ソフトウェアを完成し，これをCRANで公開した．また，新型コロナウイルス感染症モデルの最適化については，第7波，第8波に対応した数理モデルの改良を行いつつ，パラメータ最適化に向けた予備的検討を行った．
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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
特に半正定値計画問題の双対理論の摂動による拡張について，大きな進展が得られた．また，1次元の密度推定プログラムが実装されたため，独立成分分析による多次元密度推定プログラムを作成する準備が整った．新型コロナウイルス感染症についてもモデル化が進展し，パラメータ最適化を行う準備が整った．
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| Strategy for Future Research Activity |
新型コロナウイルス感染症のパラメータ最適化手法を開発する．半正定値計画法による確率密度推定法の高次元化に取り組む．最適解からのサンプリング手法についても研究を進める．
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