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革新知能統合研究センター 連続最適化チーム

チームリーダー 武田 朗子（D.Sc.）

研究概要

武田 朗子

数理最適化について研究を行っています。数理最適化問題とは「与えられた制約の下でよりよい目的を達成するための数理モデル」です。実世界の解決すべき様々な問題に対して数理最適化問題として定式化し、うまい計算手法（アルゴリズム）を構築して計算機を利用して解くことにより、合理的な解決策を見つけることができます。数理最適化の適用範囲は、機械学習はもちろんのこと、物流分野など多岐に渡ります。ただし、非凸関数で構成される非凸最適化問題、不確実なパラメータを含んだ不確実な最適化問題など、効率の良い計算手法の構築が難しい問題がいろいろとあります。そのような問題をうまく解くために、効率的な計算手法について研究を行っています。

研究テーマ:

  • 数理最適化
  • 非凸最適化
  • 不確実性

研究主分野

  • 情報学

研究関連分野

  • 総合理工
  • 数理情報学

キーワード

  • 数理最適化
  • オペレーションズ・リサーチ

主要論文

  • 1. Naoki Marumo, Takayuki Okuno, Akiko Takeda.:
    "Accelerated-gradient-based generalized Levenberg--Marquardt method with oracle complexity bound and local quadratic convergence"
    Mathematical Programming, 2024 [Advance online publication].
  • 2. Jan Harold Alcantara, Chieu Thanh Nguyen, Takayuki Okuno, Akiko Takeda and Jein-Shan Chen.:
    "Unified Smoothing Approach for Best Hyperparameter Selection Problem Using a Bilevel Optimization Strategy"
    Mathematical Programming, 2024 [Advance online publication].
  • 3. Naoki Marumo, Akiko Takeda.:
    "Parameter-free accelerated gradient descent for nonconvex minimization"
    SIAM Journal on Optimization, 34(2), pp. 2093--2120 (2024).
  • 4. Tianxiang Liu, Ting Kei Pong, Akiko Takeda.:
    "Doubly majorized algorithm for sparsity-inducing optimization problems with regularizer-compatible constraints"
    Computational Optimization and Applications, 86, pp. 521-–553 (2023).
  • 5. Pierre-Louis Poirion, Bruno F. Lourenco, Akiko Takeda.:
    "Random projection of Linear and Semidefinite problem with linear inequalities"
    Linear Algebra and Its Applications, 664, pp. 24--60 (2023).
  • 6. Hidenori Iwakiri, Yuhang Wang, Shinji Ito, Akiko Takeda.:
    "Single Loop Gaussian Homotopy Method for Non-convex Optimization"
    Advances in Neural Information Processing Systems 35, pp. 7065--7076 (2022).
  • 7. Michael Metel, Akiko Takeda.:
    "Perturbed Iterate SGD for Lipschitz Continuous Loss Functions"
    Journal of Optimization Theory and Applications, 195, pp.504--547 (2022).
  • 8. Mitsuaki Obara, Takayuki Okuno, Akiko Takeda.:
    "Sequential Quadratic Optimization for Nonlinear Optimization Problems on Riemannian Manifolds"
    SIAM Journal on Optimization, 32(2), pp.822-853 (2022).
  • 9. Terunari Fuji, Pierre-Louis Poirion, and Akiko Takeda.:
    "Convexification with bounded gap for randomly projected quadratic optimization"
    SIAM Journal on Optimization, 32(2), pp.874-899 (2022).
  • 10. Ryo Sato, Mirai Tanaka, Akiko Takeda.:
    "A Gradient Method for Multilevel Optimization"
    Advances in Neural Information Processing Systems 34, pp. 7522--7533 (2021).

メンバーリスト

主宰者

武田 朗子
チームリーダー

メンバー

POIRION Pierre-Louis
研究員
ALCANTARA Jan Harold
特別研究員
HAN Andi
特別研究員
VU Trung Hieu
特別研究員
西島 光洋
特別研究員
奥野 貴之
客員研究員
田中 未来
客員研究員
POIGNARRD Benjamin
客員研究員
上島 智哉
研究パートタイマーⅡ

お問い合わせ先

〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1 工6-253
東京大学大学院 情報理工学系研究科 創造情報学専攻
Email: akiko.takeda@riken.jp

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