2019 Fiscal Year Annual Research Report
Optimization based on discrete structure representations
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19H04174
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
畑埜 晃平 九州大学, 基幹教育院, 准教授 (60404026)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
瀧本 英二 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (50236395)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 最適化 / 機械学習 / オンライン予測 / 離散構造 / データ圧縮 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
順序制約付きのジョブスケジューリング問題を扱った．この問題はNP困難であり，多項式時間2-近似アルゴリズムの研究が多く知られている．一方で，厳密最適解を求める非自明な手法は，当チームの先行研究が挙げられる．この手法は(i)解集合を簡潔表現π-MDDで表現したうえで，（ii）最適化問題をπ-MDD上の最短経路問題に帰着する，という最適化の枠組みを与えた．順列間の同値関係をうまく利用することにより，先行研究の弱点であった， 疎な順序制約に対してπ-MDDサイズが指数的に増大するという弱点を克服した．提案手法は商用IPソルバー Gurobiに対して10倍以上の高速化を達成した．また，提案手法の利点は，解集合を表現するπ-MDD一旦構成してしまえば，目的関数が変化しても，MDDをそのまま流用できる事である．したがって，オンライン最適化の枠組みにも適している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
大規模データに対する既存の圧縮手法が動作しないため，代替的な手法を検討している．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は大規模データに対する圧縮手法を検討するとともに，最適化手法の効率化をはかる．
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