| 研究課題/領域番号 |
23300003
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
情報学基礎
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
瀧本 英二 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 教授 (50236395)
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| 研究分担者 |
畑埜 晃平 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (60404026)
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
14,300千円 (直接経費: 11,000千円、間接経費: 3,300千円)
2014年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2013年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2012年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2011年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
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| キーワード | 計算学習理論 / オンライン予測 / 凸最適化 / 組合せ最適化 / オンラインアルゴリズム / 凸最適化理論 / バンディット問題 / 競合比解析 / LP緩和 / 近似アルゴリズム / モンテカルロ木探索 / ２部ランキング学習 / 劣モジュラ最適化 / 基多面体 / 線形分類器学習 / Bradley-Terryモデル / ランキング学習 |
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| 研究成果の概要 |
意思決定とデータの提示が交互に繰り返されるオンラインでの意思決定問題に対し，凸最適化に基づく手法が，アルゴリズムの設計と解析に対する統一的な方法論を与えることが明らかになってきたが，従来の理論モデルでは決定空間の連続性を仮定しているという問題があった．本研究ではこの理論を拡張し，ランキング，全域木，充足解集合を含む離散構造の広いクラスに対して統一的に適用可能な方法論を与えた．また，各試行における意思決定のコストが，それまでの意思決定の履歴に依存するような一般化された問題に対し，高性能，高効率なアルゴリズムが存在するための条件を与えた．
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