| 研究課題/領域番号 |
21H03398
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分60020:数理情報学関連
|
|---|
| 研究機関 | 政策研究大学院大学 |
|---|
研究代表者 |
土谷 隆 政策研究大学院大学, 政策研究科, 教授 (00188575)
|
|---|
| 研究分担者 |
北原 知就 九州大学, 経済学研究院, 准教授 (10551260)
上野 玄太 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (40370093)
荒川 俊也 日本工業大学, 先進工学部, 教授 (50631248)
ロウレンソ ブルノ・フィゲラ 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 准教授 (80778720)
小原 敦美 福井大学, 学術研究院工学系部門, 教授 (90221168)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
16,510千円 (直接経費: 12,700千円、間接経費: 3,810千円)
2023年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2022年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2021年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
|
|---|
| キーワード | 半正定値計画法 / 悪条件 / 新型コロナウイルス感染症 / 数理モデル / 線形計画法 / 半正定値計画問題 / 悪条件問題 / 凸最適化 / 双対理論 / 摂動 / 最適化 / モデリング / 半正値計画 / 双対ギャップ / 摂動解析 / 確率密度推定 / 情報幾何 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では(1)凸錐上の線形計画問題の解析とアルゴリズム, (2)最適化による数理モデリングの２つの柱を立てて研究を進める．前者では, (1a) 双対理論の拡張による双対ギャップ解消と頑健な半正定値計画問題の解法への応用, (1b) 有限精度計算の面縮小法,(1c) 多数の線形不等式を持つ錐線形計画問題の多項式時間解法, (1d) 線形計画問題の中心曲線の幾何学的解析, 後者では, (2a) 新型コロナウイルス感染症の拡大と社会的制御の最適化モデリング, (2b) 最適解集合からの標本抽出による古代メソポタミアの社会構造推定, (2c) 最適化による新しい多次元確率分布の推定を研究する．
|
| 研究実績の概要 |
本研究は、凸最適化に関連するモデリング・数理・アルゴリズムにかかわるものであるが，本年度は数理を中心に研究を進めた．
主問題と双対問題が共に強実行可能解を持つ問題を正則な問題という．正則な問題は主問題と双対問題の最適値が一致し，良いアルゴリズムが存在する．悪条件問題とは微小な摂動により正則問題とできるような非正則問題のことであり，応用上も重要である．
まず，悪条件問題の典型例である，有限の双対ギャップがある悪条件半正定値計画問題の構造を解明した論文を執筆した．論文は，主問題と双対問題の最適値の差が有限であるような半正定値計画問題について，双対問題の線形等式制約を緩める（無視する）ことで「主問題と最適値が同じとなるような双対問題の緩和問題」を作れることを示したものである．
次いで，悪条件な問題に対する摂動解析の研究を行った．悪条件問題を解くために，摂動して正則な問題を作る．半正定値計画問題では，摂動をゼロに近づけると非ゼロ双対ギャップが存在しても，摂動した問題の最適値は，主問題と双対問題の最適値の中間に収束することが証明されている．これを一般の凸最適化問題に拡張する問題に取り組んだ．
また，情報幾何とユークリッド的 Jordan 代数と内点法の計算複雑度の間の関係を論文にまとめた．情報幾何の2重自己平行部分多様体の Jordan 代数による特徴づけを与え，中心曲線の情報幾何的曲率積分と主内点法の計算複雑度の関係を論じた．
さらに，悪条件線形計画問題に対する取り組みとして，2層のみからなる層別最小二乗法に基づく線形計画問題に対するスケーリング不変な多項式時間アルゴリズムについて，海外の有力研究者が来日したことを機に研究を進めたが，こちらも年度中に顕著な成果を得るには至らなかった．今年度はモデリングに関する研究が十分に進めることができなかったが鋭意取り組んで行く計画である．
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
悪条件の凸最適化問題の摂動解析について，論文執筆には至っていないものの，取り組むべき問題と方向性が定まりつつあり，一年間で一定の結果が得られる可能性が十分にあるから．
|
| 今後の研究の推進方策 |
新型コロナウイルス感染症モデルの最適化など，最適化モデリングの問題に力点を置いて研究する．
|
