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 Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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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 筑波大学, システム情報系, 准教授 (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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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 最適化 / 大規模データ / ネットワーク最適化 / アルゴリズム / ネットワーク |
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| Outline of Research at the Start |
大規模データ時代における社会システムの問題解決や構造分析では，データ分析と最適化が融合した手法が実用に近づいている．一方で，機械学習や最適化が汎用性を増す程，なぜその結果が得られるのかの裏付けに弱いということが，意思決定の現場では指摘されてきた．つまり，大規模データを活用して戦略策定を行う手法を広く実応用するためには，出力の説明力が重要となる．そこで本研究では，汎用性を捨て，各々の問題ごとに特化したモデルを利用し，単に機械学習と最適化を組み合わせた手法から脱却して，説明力をもった出力を目指す．そのために，対象をネットワーク最適化に絞り，適切なモデル構築や解法の枠組みの可能性を検討する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
応用を意識したネットワーク上の最適化問題に対しての分析，モデル化をおこなった．
ネットワーク上の情報拡散ゲームにおいては，パスグラフおよびサイクルグラフ上でのナッシュ均衡の存在性を示した論文を公表した．ノードに重みがあり，情報拡散したノードの重み和を最大とするようにプレイヤが戦略をきめるときに，ナッシュ均衡が常に存在するかどうかを，重みの正負とプレイヤの人数から示した．ナッシュ均衡が常に存在しない場合には，その反例を示すことで，完全な特徴づけを与えた．
光通信ネットワーク上の資源割当問題に対しては，大容量通信に対応すべく提案された空間分割多重という伝送方式におけるエラスティックネットワーク上での資源割当を扱った．空間分割多重を考慮することで問題がより複雑になるが，連続するスペクトルからなるチャネルを導入するモデルを提案し，その有効性を示した．
さらに，実応用を意識した生産スケジューリング問題では，結果の導出方法がわかるように問題を分割して，順に解く方法を提案し，分割せずに全体最適を行うときと同程度の精度の解が得られることを示した．
また，大規模データから得られる情報から代表的なユーザ，ヘビーユーザを抽出する方法や，逆に実データの少ない事例において，複数手法の有効性をシミュレーションで確認する方法，プール方式で少ない回数でテストを行う時のテストの設計に対する代数的な性質について検討をした．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウィルス感染症の影響で，学会中止や対面での研究打ち合わせができなかったこと，オンライン授業対応による時間的な拘束により，当初予定していた課題である，大規模データからの視点でのアプローチからの結果が得られていないが，研究途中で検討段階ではある．
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| Strategy for Future Research Activity |
光通信ネットワークの資源配分問題，スケジューリング問題に対するネットワーク構造を意識した実応用に適したアルゴリズム開発は引き続き継続する．スケジューリングは，生産スケジューリングやスポーツスケジューリングなど複数対象から検討する．さらに，大規模データを対象として，そこから得られるネットワークなどの構造をわかりやすい方法で抽出して最適化に結びつけることを検討する．
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Report
(1 results)
Research Products
(10 results)
