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線形計画問題に対する離散・連続融合アルゴリズムの開発

线性规划问题的离散/连续融合算法的开发

基本信息

批准号：
19K11830
负责人：
北原知就
金额：
$ 1.16万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

2022年度は主に、(a)線形計画問題に対する新しいアルゴリズムの理論面、実装面の研究、(b)これまでの研究の論文投稿・学会発表、(c)線形計画問題に対する最急降下規則の単体法のまとめ、(d)関連研究の調査、の4点を行った。それぞれの詳細は、次の通りである。(a)線形計画問題に対する新しいアルゴリズムの理論面、実装面の研究：本年度は昨年度に引き続き、国内外の研究者と線形計画問題の新しいアルゴリズムについて共同研究を行った。提案アルゴリズムは、正確には最小ノルム問題を解くアルゴリズムであるが、特殊ケースとして線形計画問題も解くことができる。共同研究の結果、提案アルゴリズムの反復回数について、理論的な上界を与えることができた。また、提案アルゴリズムを数値計算ソフトウェアを用いて実装し、その挙動を詳細に調べた。その結果、提案アルゴリズムが多くの場合、既存のアルゴリズムよりも効率的であることがわかった。(b)これまでの研究の論文投稿・学会発表：(a)の結果を論文にまとめ、一流の国際会議の査読付き抄録として投稿した。査読者からは提案アルゴリズムについて好意的な評価が得られ、抄録に採択されることが決まった。また、提案アルゴリズムを国内の学会で発表した。その際に他の研究者と意見交換でき、今後の研究を推進していくうえで有益な示唆が得られた。(c)前年度に国内の学会での発表に基づき、線形計画問題に対する最急降下規則の単体法のまとめた。結果は共同研究リポートに掲載された。(d)関連研究の調査：文献調査を通じて、研究課題に関連する研究の調査を行った。

2022 annual はに Lord, (a) the linear program problem にす seaborne る new しいアルゴリズムの theory face, be loaded の research, (b) これまで contribute のの research papers, learn 発 tables, (c) the linear program problem にす seaborne る most urgent fall rules の単 body method のまとめ, (d) の masato even research investigation, の line 4 をった. Youdaoplaceholder0 それぞれ detailed である, secondary である general であるである. (a) the linear program problem にす seaborne る new しいアルゴリズム face, be loaded surface のの theory research: this year's annual には yesterday quoted き続き, domestic and foreign researchers のと linear program problem の new しいアルゴリズムについ joint research line をってた. Proposal アルゴリズムは, correct には minimum ノルムを solutions くアルゴリズムであるが, special ケースとして linear program problem も solution くことができる. の joint research results, the proposed アルゴリズムの repeatedly back several について, theory of upper bound なを and えることができた. また, proposal アルゴリズムを the numerical computing ソフトウェアを with いて be し, その挙 dynamic を detailed に adjustable べた. その results, proposals アルゴリズムが more くの occasions, existing のアルゴリズムよりも sharper rate であることがわかった. (b) これまで contribute のの research papers, learn 発の table: (a) the results を paper にまとめ, first-class の international conference の読 pay き transcribing とし contribute てした. Who check 読からは proposal アルゴリズムについて well-meaning な review 価が must られ, transcribing に mining 択されることが definitely まった. Youdaoplaceholder0, proposal アゴリズムをゴリズムを domestic <s:1> societies で issue a statement た. その interstate に he の researchers と exchange でき, future study をの propulsion していくうえでな shown beneficial business が have られた. (c) In the previous year, the domestic に society でで made a list of に basis づに, the linear planning issue に was the most urgent to lower the rule for する単 body method まとめた. The results of the リポ joint study リポトに are published in された. (d) Related research <s:1> investigation: Literature review を through じて, research topic に related research する investigation を line った.