機械学習を用いた最適化問題の自動モデリングと構造を利用したアルゴリズムの開発

• Project/Area Number: 20H02385
• 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: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 中田 和秀 東京工業大学, 工学院, 教授 (00312984)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田中 未来 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 准教授 (40737053) ; 水野 眞治 東京工業大学, 工学院, 教授 (90174036)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥14,560,000 (Direct Cost: ¥11,200,000、Indirect Cost: ¥3,360,000); Fiscal Year 2022: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2021: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2020: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
• Keywords: 最適化 / 機械学習 / モデリング

Outline of Research at the Start

最適化を行うにあたり困難となる「現実問題のモデリング」において、機械学習の手法を援用することにより自動でモデリングを行う。その結果として得られた最適化モデルの構造や性質を最大限利用することにより、効率よくモデルを解くアルゴリズムを開発する。さらに、この自動モデリングとアルゴリズムを多種多様な現実問題に適用し、その性能を評価すると共に、プロトタイプとなる事例をできるだけ多く作り出すことにより、社会での最適化技術のより一層の普及を目指す。