多目的最適化問題に対する新たな解法: 多目的近接勾配法
New approaches for multiobjective optimization: Multiobjective proximal gradient methods

概要

数式で与えられた制約条件のもとで目的とする指標(目的関数)を最小化または最大化する問題は最適化問題と呼ばれ、経営工学や機械学習の必須技術である。その中でも、特に目的関数が複数ある問題のことを多目的最適化問題という。本研究では、目的関数が微分可能関数と凸関数の和で表されるような多目的最適化問題に対して適用できる「近接勾配法」という手法を提案し、その収束性や収束の速さ、有力な応用先などを示した。

産業界への展開例・適用分野

本手法は、金融やデータ解析などの分野でみられるような、不確実性を持つ問題に対して有効に用いることができる。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
田辺 広樹	数理工学専攻	最適化数理分野	博士1回生

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