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2021 年度 研究成果報告書

DC/DM大域的最適化のための実用的なアルゴリズムの構築

研究課題

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研究課題/領域番号 19K11837
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分60020:数理情報学関連
研究機関筑波大学

研究代表者

久野 誉人  筑波大学, システム情報系, 教授 (00205113)

研究分担者 佐野 良夫  筑波大学, システム情報系, 准教授 (20650261)
吉瀬 章子  筑波大学, システム情報系, 教授 (50234472)
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
キーワード数理最適化 / 非線形最適化 / 大域的最適化 / 非凸関数 / DC関数
研究成果の概要

すべての2回連続微分可能な関数は2つの凸関数の差,つまりDC関数として表すことが可能であり,しかもその一方の凸関数は1変数関数の和にできることが知られている. こうした特殊構造を持つDC関数が、分離可能な非凸最適化のための矩形分枝限定法を用いて大域的に最適化できることを示した.また,アルゴリズムの中でサブルーチンとして繰り返し呼び出される凸最適化法をウォームスタートさせ,実用化を向上させたアルゴリズムの改訂版を開発した.アルゴリズムの収束性を証明するとともに,改訂の有効性を数値実験によって確認した.

自由記述の分野

数理最適化

研究成果の学術的意義や社会的意義

2つの凸関数の差の最適化であるDC最適化は,97年にDCAと呼ばれる強力な局所最適化法が発表されて以来,特に機械学習の分野で盛んに用いられている.ところが,DC最適化問題の大域的な最適化となると,理論的には優れたアルゴリズムも提案されているものの,実用性に関しては数変数の問題を解くことすらままならない状況にあった.この研究で提案されたアルゴリズムは,DC関数を定める一方の凸関数が1変数関数の和として表すことができれば,100変数を超える問題に対しても10分程度で大域的に最適な解の出力が可能で,これは既存の大域最適化法の性能をはるかに凌駕するものである.

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公開日: 2023-01-30  

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