2015 Fiscal Year Annual Research Report
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24650004
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
柳浦 睦憲 名古屋大学, 情報科学研究科, 教授 (10263120)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 組合せ最適化 / ロバスト最適化 / 厳密解法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
情報技術が急速に発展し，大量の情報を高速に入手することが可能になった．このような技術革新に伴って，得られる情報を有効に利用する必要性が高まってきた．この目的において重要な問題として種々の数理情報学的問題が挙げられるが，その多くは組合せ最適化問題として定式化できる．応用上重要な問題はますます大規模化してきているが，NP困難性に代表されるように，多くの組合せ最適化問題に対し，問題の規模が大きい場合，厳密な最適解を求めることが極めて困難であることが認知されている．このような問題に現実的に対処するための手法としてさまざまな最適化手法が提案されてきている．最適化手法のほとんどは，入力データが既知のものであるという前提のもとにアルゴリズムが設計されている．しかし，多くの現実問題において入力データには曖昧さや不確定要素が内在している．たとえば，生産計画を立てるために最適化問題を解く段階では，需要が確定しておらず，需要予測に基づいて計画を行わなければならない．このような例では，計画の実行が終了した時点では需要は定まっており，確定した需要に基づいた実績によって計画の善し悪しが判断される．したがって，「計画段階で別の判断をしていればもっと利益が上がったのに」と後悔することのないような計画が望まれる．このような不確定要素を深く考慮せず，たとえば予測値をそのまま入力データとして既存の最適化手法を適用して得られた解を用いたのでは，入力データの変動に大きく影響されないような解を与える機能がないため，大きな後悔を招く恐れがある．このような問題を解決するため，後悔の度合いを最適化問題を解くことによって評価するという枠組みを代表的な組合せ最適化問題に対して適用し，効率的な解法の設計を目指した．本年度は近似解法の開発を主な研究対象として研究を進め，一定の成果を得た．
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