機械学習を用いた最適化問題の自動モデリングと構造を利用したアルゴリズムの開発

使用机器学习自动建模优化问题并使用结构开发算法

• 批准号: 20H02385
• 负责人: 中田 和秀
• 金额: $ 9.32万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H02385/
• 关键词: 最適化; 機械学習; モデリング

機械学習によって自動モデリングを行う場合、予測の不確実性に対応する必要があるが、分布ロバスト最適化を行うことが有力な解決策である。そこで、実務的に重要な基数制約付きの分布ロバスト最適化を効率よく計算するためのアルゴリズムを考案した。次に、データから自動モデリングした関数の最小化（最大化）を行うためのアルゴリズムとして、局所線形回帰を用いた非厳密Frank-Wolf法を提案し、その理論的・数値的解析を行った。次に、特定のタイプの制約条件を持つ問題に対し、モデリング（予測）と最適化を効率よく行うためのアップリフトモデリング法を提案した。データが少ない状況下ではノイズの影響を受けやすくなるという問題が生じる。このような状況で有効なノイズに頑健な協調距離計量学習とモデリングと最適化を連動させて解決するフレームワークを考案した。最後に、多くの実問題を表現できることが知られているランク制約付きSDPを解くための解法を提案し、その理論的性質について分析した。上記の研究に加えて、機械学習によるモデル化と最適化を組み合わせた応用研究として次の研究を行った。まず、タクシープローブデータを用いて、最適化を考慮した機械学習法の適用によるタクシー配車最適化やモデリングと最適化を同時に行う強化学習による流し運転最適化を行った。次に、株式価格や為替のデータを基にしたデータ生成系の構築と強化学習を融合することによってポートフォリオマネジメントを行う手法を提案した。次に、双方向の表示順バイアスを考慮してEnd-to-Endで学習することによりランキングの最適化を行う手法を提案した。最後に、電力データの時系列性や特許データの階層構造を利用して精度良く機械学習を実行できる手法を提案した。これらの研究の成果は、4本の査読付き論文として公表し、4件の国際会議と13件の国内会議で研究発表を行った。

Mechanical learning is an automatic learning method and the situation and the uncertainty of prediction are used.るNecessary solution, distribution optimization optimization solution, powerful solution decision solution. It is important to calculate the cardinality constraint and the distribution of the tasks and optimize the efficiency and efficiency of the task.に、データからautomatic モデリングした开户のminimization (maximization) を行うためのアルゴリズムとして, The linear regression of the local area is based on the proposal of the Frank-Wolf method and the analysis of the numerical value of the non-concise Frank-Wolf method. Second time, specific constraint conditions and problems, and モデリング (prediction)とOptimization を efficiency よ く row う た め の ア ッ リ フ ト モ デ リ ン グ を proposal し た. The influence of the データがない situation and the ではノイズのを affected by the けやすくなるという problem が生じる.このような Status で Effective なノイズに tenacious な Coordination distance measurement learning とモデリングとoptimizationをlinked actionさせてsolvedするフレームワークをtest caseした. In the end, the problem with the multi-faceted problem is that the performance of the problem is limited and paid. The solution of SDP is the proposal and the properties of the theory are analyzed. The above-mentioned research is done, machine learning is optimized, and the optimal combination is combined and used.まず, タクシープローブデータを Use いて, Optimization を Consider した Mechanical learning method によるタクシやモデリンググやモデリングと Optimization を Simultaneous に row う Reinforcement learning に よ る flow し 転 Optimization を row っ た. The construction and reinforcement learning of the generation system of Tsuji, Co., Ltd. The fusion of することによってポートフォリオマネジメントを行うtechnique and proposalした. Times, both directions of expressions, consideration, end-to-end, study, optimization, and technique, proposal. In the end, the electric power system has a series of patented hierarchical structure and a high-precision mechanical learning method.これらのResearch resultsは, 4 research papers published and published, 4 international conferences and 13 domestic conferences research papers published.

项目成果

BERTを用いた有価証券報告書からのESG関連文抽出

使用 BERT 从证券报告中提取 ESG 相关句子

• 发表时间: 2021
• 作者: 土橋諒太;中田和秀
• 通讯作者: 中田和秀

キーワードを考慮したBERT2BERTによる広告文生成

使用 BERT2BERT 考虑关键词生成广告文本

• 发表时间: 2021
• 作者: 黒木 開;川上 孝介;岩井 大志;石塚 湖太;中田 和秀
• 通讯作者: 中田 和秀

IPWを用いた医療における多種類介入のバイアス除去学習

使用 IPW 对多种类型的医疗干预进行偏差消除学习

• 发表时间: 2021
• 作者: 住谷有規;近藤謙将;松田敦義;中田和秀
• 通讯作者: 中田和秀

数制約を伴うセンサーネットワーク位置推定問題に対するブロック座標降下法,

用于具有数量约束的传感器网络定位问题的块坐标下降法，

• 发表时间: 2020
• 作者: 西島光洋;中田和秀
• 通讯作者: 中田和秀

タクシーの流し営業における強化学習を用いたルート推薦

在出租车销售中使用强化学习的路线推荐

• 发表时间: 2020
• 作者: 岩田真奈;桑原淳;石塚湖太;倉又迪哉;清原明加;中田和秀
• 通讯作者: 中田和秀