A study on practical algorithms for combinatorial optimization based on approximate submodularity

基于近似子模性的组合优化实用算法研究

基本信息

  • 批准号:
    22K17857
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2027-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

初年度は、近似的劣モジュラ性と深い繋がりをもつ、ゲームのsmoothnessについて研究した。ゲームのsmoothnessとは、任意の実行可能解において、各プレイヤーの逸脱が最適値との距離を十分に縮めるという性質である。この性質は、ある一定の条件下において、局所探索のための近似的劣モジュラ性(localizability)と等価である。本研究では、情報がプレイヤー間で共有されていないゲーム(ベイジアンゲーム)において、smoothnessが満たされていれば、ある種のダイナミクスの収束先が近似的に最適であることを示した。このダイナミクスは、同じゲームを何度も繰り返す中で、各プレイヤーがオンライン学習のアルゴリズムに従って戦略を更新することで得られる。各プレイヤーがuntruthful swap regretと呼ばれる量を最小化すれば、このダイナミクスはコミュニケーション均衡(coordination mechanismとも呼ばれる)へと収束することを示した。untruthful swap regretを劣線形に抑える効率的なアルゴリズムを提案し、このアルゴリズムによって達成されるオーダーがそれ以上改善できないことも証明した。収束先のprice of anarchyがsmoothnessによって抑えられることから、このダイナミクスをシミュレートすることで、近似的に最適な均衡が計算できることが示唆される。この技術は、例えば既存のメカニズムから近似的に最適なメカニズムを導出するのに利用できると期待される。また、劣モジュラ最適化に関する書籍(相馬輔氏、宮内敦史氏との共著)を出版した。
In the beginning of the year, the approximate quality of the product was studied. The smoothness of the system is opposite to that of any possible solution, and the optimal distance between the systems is very small. The property of this kind is that under certain conditions, it is similar to the localization ability and so on. This study shows that information sharing and smoothness are the most suitable for the optimization of the information sharing and clustering. This is the first time I have ever been to a school. The amount of each untruthful swap regress is minimized, and the coordination mechanism is balanced. Untruthful swap regress is the most effective way to improve the quality of the product. The price of anarchy for smoothness is calculated as follows: This technology is expected to be used in the future. The book is published in conjunction with the publication of the book on optimization (co-authored by Soma and Miyauchi).

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
組合せ最適化から機械学習へ 劣モジュラ最適化とグラフマイニング( AI/データサイエンス ライブラリ “基礎から応用へ” 1 )
从组合优化到机器学习子模块优化和图挖掘(人工智能/数据科学库“从基础到应用”1)
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    相馬輔;藤井海斗;宮内敦史
  • 通讯作者:
    宮内敦史
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藤井 海斗其他文献

割当制約つき複数ナップサック問題に対する近似アルゴリズムの実験的評価
具有分配约束的多背包问题逼近算法的实验评估
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    藤井 海斗;森本 尚之;宮崎 修一;岡部 寿男
  • 通讯作者:
    岡部 寿男

藤井 海斗的其他文献

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{{ truncateString('藤井 海斗', 18)}}的其他基金

Combinatorial secretary problems and online machine learning
组合秘书问题和在线机器学习
  • 批准号:
    18J12405
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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