| 研究課題/領域番号 |
26730006
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| 研究機関 | 公立はこだて未来大学 |
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研究代表者 |
永野 清仁 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 准教授 (20515176)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | ネットワーク最適化 / 劣モジュラ最適化 / 凸解析 / ネットワークフロー / 組合せ最適化 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
多くの候補の中から最も良いものを見つける「最適化」の手法が，本研究において中心的な役割を果たす技術である．本研究ではネットワークのような離散構造に関する最適化手法を中心的に扱っている．最適化理論に基づいた高度なネットワーク最適化技術をデータ科学や工学分野の分野に応用することで，現代社会における問題解決へ向けた最適化理論の基礎技術の構築や計算効率の良いアルゴリズム設計を目指している．
平成27年度，本研究において中心的に取り組んだ内容は，劣モジュラ最適化技術を用いた機械学習の理論に関する本「劣モジュラ最適化と機械学習」（講談社，2015年12月，大阪大学の河原吉伸氏との共著）の執筆である．この本は，ネットワーク最適化を一般化した概念である劣モジュラ最適化について，その基礎理論やデータ科学の中心分野である機械学習に関する最先端の応用研究について扱った本である．また，ネットワーク最適化技術を人工知能の分野に応用する研究にも取り組んでいる．
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| 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
本研究が目指しているのは離散凸性（劣モジュラ性）に基づいたネットワーク最適化の分野横断的研究である．今年度は，機械学習の分野における最適化について扱った書籍を執筆，出版することができた．また同時に人工知能分野におけるネットワーク最適化の応用についても取り組んでいるところである．
ネットワーク最適化やその一般化である劣モジュラ最適化，離散凸最適化を本研究の軸として分野横断的に研究に取り組むことができている状況であり，予定通り研究が進んでいるといえる．
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| 今後の研究の推進方策 |
ネットワーク最適化の応用として，データ科学分野，特に機械学習における最適化研究と，工学分野，特に無線通信分野における最適化研究を中心的なテーマとして研究に取り組んでいく予定である．また，平成28年度に中心的に取り組んでいくテーマとしては，人工知能におけるロボティクスの領域にネットワーク最適化技術を応用することを目指す．複数のロボットについて，それらの経路選択問題を解決するためにネットワーク最適化技術は重要となり，問題に特化したアルゴリズムの開発も進めるべき課題であるといえる．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
平成２７年度は一部予定していた海外出張を行うことができなかった．また，ソフトウェア購入については平成２７年度内に行う必要が発生しなかったため行わなかった．このため，次年度使用額が発生している．
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| 次年度使用額の使用計画 |
平成２８年度は国内出張と複数回の海外出張，ソフトウェアの購入等を計画している．次年度使用額が無ければ予算内におさめることは困難である．
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