機械学習と探索の協調による高性能最適化アルゴリズム
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- 美添 一樹
- 研究代表者
- 九州大学
研究課題情報
- 体系的番号
- JP23K20387
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 23K20387
- 研究種目
- 基盤研究(B)
- 配分区分
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- 基金
- 補助金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分61030:知能情報学関連
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2020-04-01 〜 2025-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 17,680,000 円 (直接経費: 13,600,000 円 間接経費: 4,080,000 円)
研究概要
機械学習手法の発展によって従来数値で表せなかった様々なデータが計算機で効率良く処理できるようになっている。進歩した機械学習モデルを用いて最適化や探索を行うことによって、さらに多くの分野で実問題を解くことが可能となりつつある。機械学習手法単独での研究は盛んに行われているが、探索アルゴリズムと組み合わせた場合の研究は世界的に不足している。本研究では機械学習と探索アルゴリズムを組み合わせて、汎用性が高く高性能な最適化手法を開発することにより、多くの実問題に適用可能なソルバーの実現へ繋げることを目指す。
