平成29年度 卒業研究テーマ予定   更新 2017.04.04


(1) 集合知とカオス力学系を用いた大域的最適化の解法についての研究
局所解を多数もつ大域的最適化問題での最適解の求解に対するメタヒューリスティック解法を研究する.特に,Particle swarm optimization(PSO)に 代表される集合知を用いる解法に,摂動型カオス力学系を組み合わせ,探索の多様性を向上させる方法を提案し,その求解能力を検証する.
(2) 最適化に基づくクラスタリングとその解法についての研究
平均法に代表されるクラスタリング手法は,最適化問題として定式化される.従来のクラスタリングモデルは,計算量の観点から,解析的に解が求められるように定式化される. 本研究では,精度行列(共分散行列) をパラメータに持つような,より複雑なモデルを用いたクラスタリングと,その効率的な解法を提案する.
(3) 最適化問題から派生する協力ゲーム
複数の意思決定者が存在する状況を分析する道具として協力ゲームの理論は有効である.特に意思決定者の協力構造を最適化問題によって与えることによって,より具体的な問題に対して 協力ゲーム理論からの解概念を提案できる.ここでは,離散凸解析などの最適化の理論を導入することによって,最適化問題から派生する新たな協力ゲームとその解を提案する.

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