| 研究課題/領域番号 |
17K00036
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
数理情報学
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| 研究機関 | 群馬大学 |
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研究代表者 |
永野 清仁 群馬大学, 情報学部, 准教授 (20515176)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 劣モジュラ最適化 / 人工知能 / 機械学習 / ネットワーク最適化 / モビリティ / 組合せ最適化 / アルゴリズム |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、ネットワークのような離散構造を扱う離散最適化（または組合せ最適化）の中でも、特に離散世界における凸最適化といえる劣モジュラ関数に関する最適化やその周辺手法に基づいたネットワーク最適化などの手法を中心に研究に取り組んだ。
最適化理論研究に加え、機械学習などの人工知能技術への離散凸最適化の応用を中心テーマとして扱った。また、ネットワーク最適化技術の応用を主眼に入れて、交通ネットワーク関連の研究などに焦点を当てて取り組んだ。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
数多くある候補の中から最もよいものを見つける数学的手法は「数理最適化」とよばれる。本研究は数理最適化でも、特にネットワーク構造のような離散的な対象を扱う数理最適化の理論研究とその人工知能技術への応用をテーマとしてきた。ネットワーク構造のような様々な分野において現れる基本的な研究対象であり、その効率化は理論研究も、実社会への応用研究も社会的意義のある取り組みであるといえる。
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