TS06 知能システムと最適化

オーガナイザ

  • 巽 啓司 氏 (大阪大学)
  • 生方 誠希 氏 (大阪府立大学)

概要

知能システムと最適化の分野では,複雑な問題を解決する様々な手法が提案されており,生産・流通システム,通信・制御工学,金融工学,環境学,経済学,分子生物学,情報学など幅広い領域で利用されています.さらに,この数年の情報通信,計測技術の発達,計算機性能の向上により,その手法の適用範囲は広がりをみせ,その過程で新たに取り組むべき課題も生じています.今後も,エネルギー管理,ビッグデータの活用,環境問題,高齢化問題,感染症対策など,近年注目されている諸問題の解決手法として,そのニーズはさらに増していくものと考えられます.本テーマセッションでは,知能システムと最適化に関する理論,手法,応用およびそれらに関連するさまざまな研究発表を募集します.

キーワード

  • 数理計画の理論と応用(連続・離散・組合せ最適化,多目的最適化,ロバスト最適化,確率計画法,メタヒューリスティックなど)
  • 意思決定の理論と応用(効用理論,多属性/多基準思決定,AHP,ANP,DEA,ファジィ理論など)
  • ゲーム理論とその応用(非協力ゲーム,協力ゲーム,進化ゲーム,メカニズムデザインなど)
  • 実社会での応用(スマートグリッド,金融工学,スケジューリング,サプライチェーン,マネジメント,機械学習など)

TS06 招待講演

多目的降下法の最近の発展

講師

福田 エレン秀美 氏 (京都大学)

概要

ある制約条件の下で,複数の目的関数を最小化,もしくは最大化する問題は多目的最適化問題とよばれている.2000年代からは,単一目的関数の問題に対する最適化手法を拡張した,多目的最適化問題に対する降下法という新たなアプローチが研究されてきた.これまで,最急降下法やニュートン法を始め,様々な手法が提案されており,収束に関する証明もされている.本講演では,多目的最適化問題に対する降下法の基礎について解説し,さらに近接勾配法を含む最近の発展について紹介する.

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