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2022 年度 研究成果報告書

離散構造表現に基づく最適化基盤技術

研究課題

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研究課題/領域番号 19H04174
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61030:知能情報学関連
研究機関九州大学

研究代表者

畑埜 晃平  九州大学, 基幹教育院, 准教授 (60404026)

研究分担者 瀧本 英二  九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (50236395)
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
キーワード連続最適化 / 離散最適化 / 拡張定式化 / 決定ダイアグラム
研究成果の概要

本研究では,線形制約を持つ数理最適化問題において,整数係数を持つ線形成約を非決定性ZDD(NZDD)と呼ばれるデータ構造を用いて簡潔に表現することにより,等価かつ簡潔な最適化問題(拡張定式化)を構築する方法を提案した.本手法は,線形/2次/半正定値/混合整数計画問題など多くの最適化問題のクラスに適用可能である.また,機械学習におけるスパースな線形分類学習の標準である,1ノルム正規化ソフトマージン最適化問題に対して,本手法の拡張を示した.人工データ・実データにおいて提案手法は拡張定式化を行わずに最適化ソルバーを適用するナイーブ手法に対して,多くの場合計算時間・領域の大幅な改善が得られた.

自由記述の分野

機械学習

研究成果の学術的意義や社会的意義

オペレーションズ・リサーチや機械学習・人工知能分野において,大規模な最適化問題を解く必要性は高まっている.本手法は大規模な線形制約の冗長性を利用して,簡潔かつ等価な最適化問題に変換するものであり,基盤技術としてその潜在的な貢献は大きいといえる.

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公開日: 2024-01-30  

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