研究課題
本研究は、不確実データを含む多目的最適化問題に対してパレート解を高精度に列挙できる降下法を開発し、それを用いて，直観的に利用可能かつ高い汎化性能を有する多クラス判別手法を開発することを3か年の目的としている。最終年度は、単一目的最適化問題においてエラーバウンドとの等価性が知られているPL条件が、多目的最適化問題においても同様にエラーバウンド性を誘導することを示したほか、これまで厳密に証明されていなかった、直線探索を伴う近接勾配法の大域的収束率を証明した。
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
