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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.Sci.)

研究概要

武田 朗子 (D.Sci.)

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

「*」は、理研外のみでの成果です。

  • 1. Tianxiang Liu, Ivan Markovsky, Ting Kei Pong, Akiko Takeda.:
    "A hybrid penalty method for a class of optimization problems with multiple rank constraints"
    SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, 採択済み, 2020.
  • 2. Kazuhiro Sato, Akiko Takeda.:
    "Controllability maximization of large-scale systems using projected gradient method"
    IEEE Control Systems Letters (L-CSS), 4(4), pp.821-826 (2020).
  • 3. Ivan Markovsky, Tianxiang Liu, Akiko Takeda.:
    "Data-driven structured noise filtering via common dynamics estimation"
    IEEE Transactions on Signal Processing, 68, pp.3064-3073 (2020)
  • 4. Daniel Andrade, Akiko Takeda, Kenji Fukumizu.:
    "Robust Bayesian Model Selection for Variable Clustering with the Gaussian Graphical Model"
    Statistics and Computing, 30, pp.351-376 (2020).
  • 5. Tianxiang Liu, Ting Kei Pong and Akiko Takeda.:
    "A refined convergence analysis of pDCAe with applications to simultaneous sparse recovery and outlier detection"
    Computational Optimization and Applications, 73 (1), pp 69-100 (2019)
  • 6. Michael Metel, Akiko Takeda.:
    "Simple Stochastic Gradient Methods for Non-Smooth Non-Convex Regularized Optimization"
    Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning, PMLR 97, pp.4537-4545 (2019).
  • 7. Tianxiang Liu, Ting Kei Pong and Akiko Takeda.:
    "A successive difference-of-convex approximation method for a class of nonconvex nonsmooth optimization problems"
    Mathematical Programming, 176, pp.339-367 (2019).
  • 8. Shinji Yamada, Akiko Takeda.:
    "Successive Lagrangian relaxation algorithm for nonconvex quadratic optimization"
    Journal of Global Optimization, 71 (2), pp.313-339 (2018).
  • 9. Jun-ya Gotoh, Akiko Takeda and Katsuya Tono.:
    "DC Formulations and Algorithms for Sparse Optimization Problems"
    Mathematical Programming, 169 (1), pp.141-176 (2018).
  • 10. Atsushi Miyauchi, Akiko Takeda.:
    "Robust Densest Subgraph Discovery"
    2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp.1188-1193 (2018)

関連リンク

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

奥野 貴之
研究員
POIRION Pierre-Louis
研究員
METEL Michael Ros
特別研究員
LIU Tianxiang
特別研究員

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: takeda [at] mist.i.u-tokyo.ac.jp
※[at]は@に置き換えてください。

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