| 研究課題/領域番号 |
18K11177
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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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| 審査区分 |
小区分60020:数理情報学関連
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
塩浦 昭義 東京工業大学, 工学院, 教授 (10296882)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 離散凸関数 / ロバスト最適化 / 離散最適化 / 離散凸解析 / 整数計画 |
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| 研究成果の概要 |
離散凸整数計画問題とは，与えられた制約の下で離散凸関数を最小化する整数ベクトルを求める，という離散最適化問題である．本研究では，問題の入力に不確実性が生じる「ロバスト離散凸整数計画問題」という新たな問題を考えた．離散凸解析の理論とアルゴリズムにおける応募者のこれまでの研究成果を生かし，解の品質および計算時間に関して理論的な保証を与えるアルゴリズムの構築を目指した．その結果，様々な離散最適化問題のロバスト版に対して興味深い研究成果を得ることが出来た．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
既存の離散最適化アルゴリズムは問題の入力データが正確に与えられたと言う前提で適用されるが，実際に解くべき問題においては，与えられた入力データが正確に分からないという状況が一般的である．このような理論と現実のギャップを埋めるための一助として，本研究成果は役立つと考えている．また，現実問題からの要請に基づき新たな問題の枠組みを提案したが，これにより研究の新たな方向性を見いだすことができ，離散最適化分野のさらなる発展に貢献できるものと思われる．
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