| 研究課題/領域番号 |
15K21522
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
社会システム工学・安全システム
数理情報学
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| 研究機関 | 関西大学 |
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研究代表者 |
檀 寛成 関西大学, 環境都市工学部, 准教授 (30434822)
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| 研究協力者 |
松本 侑也
野口 将嗣
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 非線形最適化 / ソルバ / 多倍長精度計算 / 自動微分 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，数値的条件の悪い非線形最適化問題 (NLP) に対する研究を行った．NLP には，求解途中で問題の数値的条件が悪くなり，安定して求解できない問題がある．
この問題を克服するために，本研究では計算精度を任意に設定できる多倍長精度計算を用いた NLP ソルバ（求解ソフトウェア）を作成し，通常用いられる倍精度計算では求解できない NLP が多倍長精度計算で求解できるケースがあることを示した．
さらに，本ソルバを用いて，数値的条件の悪い NLP の求解過程で生じることのある現象の一つである Maratos 効果について詳細に調べ，その現象が生じる領域が限定的であることを示した．
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