Descent Methods and Their Development for Real-World Multiobjective Optimization Problems

• Project/Area Number: 25K15002
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60020:Mathematical informatics-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 福田 秀美 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (40726361)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2028: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 多目的最適化 / 連続最適化 / 降下法

Outline of Research at the Start

本研究では，多目的最適化問題に対する新たな降下法の開発を目的とする．実社会で発生する大規模・不確実性を含む問題や，一般的な目的関数・制約・順序を持つ問題に対し，理論的保証と高効率を兼ね備えたアルゴリズムの構築を図る．特に，無線通信，制御理論，機械学習など多様な分野への応用を通じて，社会的課題の解決に資する汎用的かつ実用的な手法の創出を目指す．