2026/03/10 更新

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ナカタ　カズヒデ
中田　和秀
NAKATA KAZUHIDE
所属
工学院 教授
職名
教授
ホームページ
http://www.nakatalab.iee.e.titech.ac.jp/index.html
外部リンク

News & Topics

  • Uplift Modelingによる介入効果の最適化を実現

    2019/07/02

    掲載言語： 日本語

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    ソネット・メディア・ネットワークス株式会社（以下、SMN）の研究開発組織「a.i lab.」（アイラボ）は、東京工業大学工学院 経営工学系の中田和秀准教授の研究室との共同研究により、ユーザーへの介入効果を最適化するUplift Modeling手法を開発しました。

学位

  • 博士（理学） （ 東京工業大学 ）

研究キーワード

  • 数値解析

  • 経営工学

  • 最適化

  • 機械学習

  • オペレーションズ・リサーチ

  • 計算機科学

学歴

  • 東京工業大学   情報理工学研究科   数理・計算科学専攻

    1996年 - 1998年

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    国名： 日本国

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  • 東京工業大学   理学部   情報科学科

    1992年 - 1996年

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    国名： 日本国

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  • 東京工業大学   情報理工学研究科   数理・計算科学専攻

    2002年

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    備考： 博士（理学）取得

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経歴

  • 東京科学大学   工学院経営工学系   教授

    2024年10月 - 現在

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  • 東京工業大学   工学院 経営工学系   教授

    2021年 - 2024年9月

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  • 東京工業大学   工学院 経営工学系   准教授

    2016年 - 2021年

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  • 東京工業大学   社会理工学研究科 経営工学専攻   准教授

    2008年 - 2016年

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  • 東京工業大学   社会理工学研究科・経営工学専攻   助教

    2002年 - 2008年

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  • 東京大学   工学系研究科 物理工学専攻   助手

    1999年 - 2002年

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所属学協会

論文

  • Decision Diagram Optimization for Allocating Patients to Medical Diagnosis

    Aru Suzuki, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata, Yuta Kurume, Naoyuki Sawasaki, Yuki Sasamoto

    Lecture Notes in Operations Research   406 - 411   2025年8月

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    掲載種別：論文集(書籍)内論文   出版者・発行元：Springer Nature Switzerland  

    DOI： 10.1007/978-3-031-92575-7_58

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  • Estimating Sales Transitions between Competing Products via Optimal Transport 査読

    Shoki Yamao, Ryota Ueda, Shoichiro Koguchi, Michi Nakase, Aru Suzuki, Kohdai Toyoda, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata

    PLOS ONE   20 ( 6 )   e0325173   2025年6月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Interior-Point Vanishing Problem in Semidefinite Relaxations for Neural Network Verification.

    Ryota Ueda, Takami Sato, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata

    CoRR   abs/2506.10269   2025年6月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.48550/arXiv.2506.10269

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  • Online joint optimization of sponsored search ad bid amounts and product prices on e-commerce 査読

    Shoichiro Koguchi, Kazuhide Nakata, Ken Kobayashi, Kosuke Kawakami, Takenori Nakajima, Kevin Kratzer

    Proccedings of 14th International Conference on Operations Research and Enterprise Systems   2025年2月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Zero-shot Demand Forecasting for Products with Limited Sales Periods. 査読

    Shota Nagai, Ryota Inaba, Rei Oishi, Shuhei Aikawa, Yusuke Mibuchi, Hinata Moriyama, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata

    IEEE Big Data   5154 - 5160   2024年12月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1109/BigData62323.2024.10825549

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    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/bigdataconf/bigdataconf2024.html#NagaiIOAMMKN24

  • Balancing Immediate Revenue and Future Off-Policy Evaluation in Coupon Allocation 査読

    Naoki Nishimura, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata

    Proceedings of The 21th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence   2024年11月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Distribution-aligned Sequential Counterfactual Explanation with Local Outlier Factor 査読

    Shoki Yamao, Ken Kobayashi, Kentaro Kanamori, Takuya Takagi, Yuichi Ike, Kazuhide Nakata

    Proceedings of The 21th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence   2024年11月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Trend Analysis with Interpretability and Cold-Start Problems for Recommender Systems 査読

    Tomofumi Hara, Yuki Sumiya, Kazuhide Nakata

    The Review of Socionetwork Strategies   18   2024年8月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC  

    DOI： 10.1007/s12626-024-00168-0

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    その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s12626-024-00168-0/fulltext.html

  • GENERALIZATIONS OF DOUBLY NONNEGATIVE CONES AND THEIR COMPARISON 査読

    Mitsuhiro Nishijima, Kazuhide Nakata

    Journal of the Operations Research Society of Japan   67 ( 3 )   84 - 109   2024年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：The Operations Research Society of Japan  

    DOI： 10.15807/jorsj.67.84

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  • Keyword-Level Bayesian Online Bid Optimization for Sponsored Search Advertising 査読

    Kaito Majima, Kosuke Kawakami, Kota Ishizuka, Kazuhide Nakata

    Operations Research Forum   5 ( 2 )   2024年5月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC  

    Abstract

    Bid price optimization in online advertising is a challenging task due to its high uncertainty. In this paper, we propose a bid price optimization algorithm focused on keyword-level bidding for pay-per-click sponsored search ads, which is a realistic setting for many firms. There are three characteristics of this setting: “The setting targets the optimization of bids for each keyword in pay-per-click sponsored search advertising”, “The only information available to advertisers is the number of impressions, clicks, conversions, and advertising cost for each keyword”, and “Advertisers bid daily and set monthly budgets on a campaign basis”. Our algorithm first predicts the performance of keywords as a distribution by modeling the relationship between ad metrics through a Bayesian network and performing Bayesian inference. Then, it outputs the bid price by means of a bandit algorithm and online optimization. This approach enables online optimization that considers uncertainty from the limited information available to advertisers. We conducted simulations using real data and confirmed the effectiveness of the proposed method for both open-source data and data provided by negocia, Inc., which provides an automated Internet advertising management system.

    DOI： 10.1007/s43069-024-00322-y

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    その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s43069-024-00322-y/fulltext.html

  • Towards Assessing and Benchmarking Risk-Return Tradeoff of Off-Policy Evaluation 査読

    Haruka Kiyohara, Ren Kishimoto, Kosuke Kawakami, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata, Yuta Saito

    2024年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Zero-Inflated Poisson Tensor Factorization for Sparse Purchase Data in E-Commerce Markets 査読

    Keisuke Mizutani, Ayaka Ueta, Ryota Ueda, Ray Oishi, Tomofumi Hara, Yuki Hoshino, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata

    The 11th International Conference on Industrial Engineering and Applications   2024年1月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • SCOPE-RL: A Python Library for Offline Reinforcement Learning and Off-Policy Evaluation

    Haruka Kiyohara, Ren Kishimoto, Kosuke Kawakami, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata, Yuta Saito

    2023年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

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  • Temporal Positive Collective Matrix Factorization for Interpretable Trend Analysis in Recommender Systems 査読

    Tomofumi Hara, Yuki Sumiya, Kazuhide Nakata

    Proceedings of 2023 IEEE International Conference on Data Mining   2023年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Online Flipped Conference Based Data Science Education Program and Its Educational Effectiveness in Multi-University Collaboration 査読

    Masayuki Goto, Manabu Kobayashi, Takeshi Moriguchi, Yoichi Seki, Hideo Suzuki, Takashi Namatame, Kazuhide Nakata, Aya Ishigaki, Masao Ueda, Kimitoshi Sato, Kenta Mikawa, Haruka Yamashita, Tomoaki Tabata, Tianxiang Yang, Ayako Yamagiwa, Yutaka Tajiri

    Proceedings of the 2023 Asian Conference of Management Science and Applications   2023年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Decision Tree Clustering for Time Series Data: An Approach for Enhanced Interpretability and Efficiency2 査読

    Masaki Higashi, Minje Sung, Daiki Yamane, Kenta Inamuro, S. Nagai, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata

    2023年11月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Cardinality-constrained distributionally robust portfolio optimization 査読

    Ken Kobayashi, Yuichi Takano, Kazuhide Nakata

    European Journal of Operational Research   309 ( 3 )   1173 - 1182   2023年9月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Elsevier BV  

    DOI： 10.1016/j.ejor.2023.01.037

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    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/journals/corr/corr2112.html#abs-2112-12454

  • Approximation hierarchies for copositive cone over symmetric cone and their comparison 査読

    Mitsuhiro Nishijima, Kazuhide Nakata

    Journal of Global Optimization   88 ( 4 )   831 - 870   2023年8月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC  

    Abstract

    We first provide an inner-approximation hierarchy described by a sum-of-squares (SOS) constraint for the copositive (COP) cone over a general symmetric cone. The hierarchy is a generalization of that proposed by Parrilo (Structured semidefinite programs and semialgebraic geometry methods in Robustness and optimization, Ph.D. Thesis, California Institute of Technology, Pasadena, CA, 2000) for the usual COP cone (over a nonnegative orthant). We also discuss its dual. Second, we characterize the COP cone over a symmetric cone using the usual COP cone. By replacing the usual COP cone appearing in this characterization with the inner- or outer-approximation hierarchy provided by de Klerk and Pasechnik (SIAM J Optim 12(4):875–892, https://doi.org/10.1137/S1052623401383248, 2002) or Yıldırım (Optim Methods Softw 27(1):155–173, https://doi.org/10.1080/10556788.2010.540014, 2012), we obtain an inner- or outer-approximation hierarchy described by semidefinite but not by SOS constraints for the COP matrix cone over the direct product of a nonnegative orthant and a second-order cone. We then compare them with the existing hierarchies provided by Zuluaga et al. (SIAM J Optim 16(4):1076–1091, https://doi.org/10.1137/03060151X, 2006) and Lasserre (Math Program 144:265–276, https://doi.org/10.1007/s10107-013-0632-5, 2014). Theoretical and numerical examinations imply that we can numerically increase a depth parameter, which determines an approximation accuracy, in the approximation hierarchies derived from de Klerk and Pasechnik (SIAM J Optim 12(4):875–892, https://doi.org/10.1137/S1052623401383248, 2002) and Yıldırım (Optim Methods Softw 27(1):155–173, https://doi.org/10.1080/10556788.2010.540014, 2012), particularly when the nonnegative orthant is small. In such a case, the approximation hierarchy derived from Yıldırım (Optim Methods Softw 27(1):155–173, https://doi.org/10.1080/10556788.2010.540014, 2012) can yield nearly optimal values numerically. Combining the proposed approximation hierarchies with existing ones, we can evaluate the optimal value of COP programming problems more accurately and efficiently.

    DOI： 10.1007/s10898-023-01319-3

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    その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s10898-023-01319-3/fulltext.html

  • An IPW-based Unbiased Ranking Metric in Two-sided Mark 査読

    Keisho Oh, Naoki Nishimura, Minje Sung, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata

    KDD 203 workshop "Causal Inference and Machine Learning in Practice: Use cases for Product, Brand, Policy, and beyond"   abs/2307.10204   2023年8月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.48550/arXiv.2307.10204

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  • Inverse-optimization-based uncertainty set for robust linear optimization 査読

    Ayaka Ueta, Mirai Tanaka, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata

    International Conference on Operations Research   2023年8月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Patent Classification for Business Strategy with BERT 査読

    Masaki Higashi, Yoshimasa Utsumi, Kazuhide Nakata

    Proceedings of 6th International Conference on Intelligent Computing & Optimization   2023年4月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • IPC prediction of patent documents using neural network with attention for hierarchical structure 査読

    Yuki Hoshino, Yoshimasa Utsumi, Yoshiro Matsuda, Yoshitoshi Tanaka, Kazuhide Nakata

    PLOS ONE   18 ( 3 )   e0282361 - e0282361   2023年3月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Public Library of Science (PLoS)  

    International patent classifications (IPCs) are assigned to patent documents; however, since the procedure for assigning classifications is manually done by the patent examiner, it takes a lot of time and effort to select some IPCs from about 70,000 IPCs. Hence, some research has been conducted on patent classification with machine learning. However, patent documents are very voluminous, and learning with all the claims (the part describing the content of the patent) as input would run out of the necessary memory, even if the batch size is set to a very small size. Therefore, most of the existing methods learn by excluding some information, such as using only the first claim as input. In this study, we propose a model that considers the contents of all claims by extracting important information for input. In addition, we focus on the hierarchical structure of the IPC, and propose a new decoder architecture to consider it. Finally, we conducted an experiment using actual patent data to verify the accuracy of the prediction. The results showed a significant improvement in accuracy compared to existing methods, and the actual applicability of the method was also discussed.

    DOI： 10.1371/journal.pone.0282361

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  • 育児Q&Aサイトにおける質問の時系列を考慮した複数の子供の月齢予測 査読

    東将己, 山根大輝, 原朋史, 梅津大雅, 馬嶋海斗, 松井諒生, 中田和秀

    オペレーションズ・リサーチ   68 ( 2 )   75 - 84   2023年2月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • The realized local volatility surface 査読

    Yuming Ma, Shintaro Sengoku, Kazuhide Nakata

    Journal of Investment Strategies   12   1 - 21   2023年

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Infopro Digital Services Limited  

    DOI： 10.21314/jois.2023.003

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  • Predicting response probability by embedding questions in online question recommendation 査読

    Yuki Hoshino, Makoto Tasaki, Keisuke Mizutani, Motoya Azami, Kota Ishizuka, Kazuhide Nakata

    Proceedings of The 21st IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology(WI-IAT'22)   2022年11月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Noise–Robust Sampling for Collaborative Metric Learning 査読

    Ryo Matsui, Suguru Yaginuma, Taketo Naito, Kazuhide Nakata

    The Review of Socionetwork Strategies   2022年10月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC  

    DOI： 10.1007/s12626-022-00131-x

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    その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s12626-022-00131-x/fulltext.html

  • A deep bi-directional long-short term memory neural network-based methodology to enhance short-term electricity load forecasting for residential applications 査読

    Sara Atef, Kazuhide Nakata, Amr B. Eltawil

    Computers & Industrial Engineering   170   108364 - 108364   2022年8月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Elsevier BV  

    DOI： 10.1016/j.cie.2022.108364

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  • Solving large break minimization problems in a mirrored double round-robin tournament using quantum annealing 査読

    Michiya Kuramata, Ryota Katsuki, Kazuhide Nakata

    PLOS ONE   17 ( 4 )   e0266846 - e0266846   2022年4月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Public Library of Science (PLoS)  

    Quantum annealing has gained considerable attention because it can be applied to combinatorial optimization problems, which have numerous applications in logistics, scheduling, and finance. In recent years, with the technical development of quantum annealers, research on solving practical combinatorial optimization problems using them has accelerated. However, researchers struggle to find practical combinatorial optimization problems, for which quantum annealers outperform mathematical optimization solvers. Moreover, there are only a few studies that compare the performance of quantum annealers with the state-of-the-art solvers, such as Gurobi and CPLEX. This study determines that quantum annealing demonstrates better performance than the solvers in that the solvers take longer to reach the objective function value of the solution obtained by the quantum annealers for the break minimization problem in a mirrored double round-robin tournament. We also explain the desirable performance of quantum annealing for the sparse interaction between variables and a problem without constraints. In this process, we demonstrate that this problem can be expressed as a 4-regular graph. Through computational experiments, we solve this problem using our quantum annealing approach and two-integer programming approaches, which were performed using the latest quantum annealer D-Wave Advantage, and Gurobi, respectively. Further, we compare the quality of the solutions and the computational time. Quantum annealing was able to determine the exact solution in 0.05 seconds for problems with 20 teams, which is a practical size. In the case of 36 teams, it took 84.8 s for the integer programming method to reach the objective function value, which was obtained by the quantum annealer in 0.05 s. These results not only present the break minimization problem in a mirrored double round-robin tournament as an example of applying quantum annealing to practical optimization problems, but also contribute to find problems that can be effectively solved by quantum annealing.

    DOI： 10.1371/journal.pone.0266846

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  • Hierarchical Bayesian recommendation model for inter-company collaboration using cross-industry questionnaire 査読

    Yuki Hoshino, Ryo Matsui, Kota Ishizuka, Koya Ishikawa, Taiga Umetsu, Kazuhide Nakata

    Proceedings of 2022 IEEE 9th International Conference on Industrial Engineering and Applications   2022年

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • 自然言語処理の発展と有用性

    井上 光太郎, 中田 和秀

    企業金融   74(2)   16 - 26   2022年

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    CiNii Research

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  • Confident Collaborative Metric Learning 査読

    Ryo Matsui, Taketo Naito, Suguru Yaginuma, Kazuhide Nakata

    Proceedings of the IEEE International Workshop on Data Mining for Service   2021年12月

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    担当区分：最終著者   記述言語：ベンガル語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Constrained Generalized Additive 2 Model With Consideration of High-Order Interactions 査読

    Akihisa Watanabe, Michiya Kuramata, Kaito Majima, Haruka Kiyohara, Kensho Kondo, Kazuhide Nakata

    Proceedings of the International Conference on Electrical Computer and Energy Technologies   2021年12月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Bilevel cutting-plane algorithm for cardinality-constrained mean-CVaR portfolio optimization 査読

    Ken Kobayashi, Yuichi Takano, Kazuhide Nakata

    Journal of Global Optimization   2021年7月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC  

    DOI： 10.1007/s10898-021-01048-5

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    その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s10898-021-01048-5/fulltext.html

  • Seasonal Inventory Management Model for Raw Materials in Steel Industry 査読

    Kosuke Kawakami, Hirokazu Kobayashi, Kazuhide Nakata

    INFORMS Journal on Applied Analytics   2021年7月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS)  

    We developed a seasonal inventory management model for raw materials, such as iron ore and coal, for multiple suppliers and multiple mills. The Nippon Steel Corporation imports more than 100 million tons of raw material annually by vessels from Australia, Brazil, Canada, and other countries. Once these raw materials arrive in Japan, they are transported to domestic mills and stored in yards before being treated in a blast furnace. A critical problem currently facing the industry is the limited capacity of the yards, which leads to high demurrage costs while ships wait for space to open up in the yards before they can unload. To reduce the demurrage costs, the inventory levels of the raw materials must be kept as low as possible. However, inventory levels that are too low may lead to inventory shortage resulting from seasonal supply disruptions (e.g., a cyclone in Australia) that delay the supply of raw materials. Because both excess and depleted inventory levels lead to increased costs, optimal inventory levels must be determined. To solve this problem, we developed an inventory management model that considers variations on the supply side, differences that should be observable upon looking at the ship operations. The concept is to model the probability distribution of ship arrival intervals by brand groups and mills. We divided ship operations into two stages: arrival at all mills (in Japan) and arrival at individual mills. We modeled the former as a nonhomogeneous Poisson process and the latter as a nonhomogeneous Gamma process. Our proposed model enables inventory levels to be reduced by 14% in summer and 6% in winter.

    DOI： 10.1287/inte.2021.1073

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  • A block coordinate descent method for sensor network localization 査読

    Mitsuhiro Nishijima, Kazuhide Nakata

    Optimization Letters   2021年6月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC  

    <title>Abstract</title>The problem of sensor network localization (SNL) can be formulated as a semidefinite programming problem with a rank constraint. We propose a new method for solving such SNL problems. We factorize a semidefinite matrix with the rank constraint into a product of two matrices via the Burer–Monteiro factorization. Then, we add the difference of the two matrices, with a penalty parameter, to the objective function, thereby reformulating SNL as an unconstrained multiconvex optimization problem, to which we apply the block coordinate descent method. In this paper, we also provide theoretical analyses of the proposed method and show that each subproblem that is solved sequentially by the block coordinate descent method can also be solved analytically, with the sequence generated by our proposed algorithm converging to a stationary point of the objective function. We also give a range of the penalty parameter for which the two matrices used in the factorization agree at any accumulation point. Numerical experiments confirm that the proposed method does inherit the rank constraint and that it estimates sensor positions faster than other methods without sacrificing the estimation accuracy, especially when the measured distances contain errors.

    DOI： 10.1007/s11590-021-01762-9

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    その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s11590-021-01762-9/fulltext.html

  • Generating Search Text Ads from Keywords and Landing Pages via BERT2BERT 査読

    Kota Ishizuka, Kai Kurogi, Kosuke Kawakami, Daishi Iwai, Kazuhide Nakata

    Preceedings of The 35th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence   2021年6月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Larger Sparse Quadratic Assignment Problem Optimization Using Quantum Annealing and a Bit-Flip Heuristic Algorithm 査読

    Michiya Kuramata, Ryota Katsuki, Kazuhide Nakata

    2021 IEEE 8th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA)   556 ( 565 )   2021年4月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

    DOI： 10.1109/iciea52957.2021.9436749

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  • Text Mining for Factor Modeling of Japanese Stock Performance 査読

    K. Ishizuka, K. Nakata

    2021 IEEE 8th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA)   538 - 542   2021年4月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

    DOI： 10.1109/iciea52957.2021.9436812

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  • タクシーの流し営業における強化学習を用いた顧客獲得ナビ 査読

    岩田真奈, 桑原惇, 石塚湖太, 倉又迪哉, 清原明加, 中田和秀

    オペレーションズ・リサーチ   66 ( 2 )   75 - 83   2021年

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    担当区分：最終著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Online Trading Models in the Forex Market Considering Transaction Costs

    Koya Ishikawa, Kazuhide Nakata

    arXiv preprint   ( 2106.03035 )   2021年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

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  • A hybrid Variable Neighbourhood Search and Dynamic Programming approach for the Nurse Rostering Problem 査読

    Mohammed Abdelgalil, Amr Eltawil, Zakaria Yahia, Kazuhide Nakata

    Journal of Industrial and MJournal of Industrial and Management Optimizationanagement Optimization   17 ( 4 )   2051 - 2072   2021年

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • 反実仮想機械学習を用いたタクシーの乗車数予測と配置最適化 査読

    松井諒生, 住谷有規, 笹尾知広, 中田和秀

    オペレーションズ・リサーチ   66 ( 2 )   66 - 74   2021年

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    担当区分：最終著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Cost-Effective and Stable Policy Optimization Algorithm for Uplift Modeling with Multiple Treatments 査読

    Yuta Saito, Hayato Sakata, Kazuhide Nakata

    Proceedings of Siam International Conference on Data Mining   406 - 414   2020年5月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1137/1.9781611976236.46

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  • Unbiased Recommender Learning from Missing-Not-At-Random Implicit Feedback 査読

    Yuta Saito, Suguru Yaginuma, Yuta Nishino, Hayato Sakata, Kazuhide Nakata

    Proceedings of The 13th ACM International WSDM Conference   501 - 509   2020年2月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • 自然言語処理的アプローチによるテレビ視聴データの解析 査読

    土橋諒太, 陳晨, 三浦真和, 中田和秀

    オペレーションズ・リサーチ   65 ( 2 )   85 - 92   2020年2月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Technical Progress Analysis Using a Dynamic Topic Model for Technical Terms to Revise Patent Classification Codes

    Mana Iwata, Yoshiro Matsuda, Yoshimasa Utsumi, Yoshitoshi Tanaka, Kazuhide Nakata

    arXiv preprint   ( 2012.10120 )   2020年

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

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  • A hybrid evolutionary-simplex search method to solve nonlinear constrained optimization problems, Soft Computing, 査読

    Alyaa Abdelhalima, Kazuhide Nakata, Mahmoud El-Alem, Amr Eltawil

    Soft Computing   23   12001 - 12015   2019年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Doubly Robust Prediction and Evaluation Methods Improve Uplift Modeling for Observational Data 査読

    Yuta Saito, Hayato Sakata, Kazuhide Nakata

    Proceedings of SIAM International Conference on Data Mining   70   431 - 446   2019年5月

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Mixed Integer Quadratic Optimization Formulations for Eliminating Multicollinearity Based on Variance Inflation Factor 査読

    Ryuta Tamura, Ken Kobayashi, Yuichi Takano, Ryuhei Miyashiro, Kazuhide Nakata, Tomomi Matsui

    Journal of Global Optimization   70 ( 2 )   431 - 446   2019年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s10898-018-0713-3

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    その他リンク： http://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10898-018-0713-3.pdf

  • 部分再帰型ニューラルネットワークを用いたヘアサロンチェーンにおける顧客の離脱予測 査読

    福永峻, 田村悠, 根市和旗, 市瀬将也, 小槙瑠理子, 花村鴻太郎, 戸田開人, 片山翔太, 中田和秀

    オペレーションズ・リサーチ   64 ( 2 )   87 - 95   2019年2月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Ensemble LDAを用いた既存および新規顧客へのスタイリスト推薦 査読

    高正妍, 田澤浩二, チョウイ, 大原靖之, 山野上勇人, 桑原惇, 片山翔太, 中田和秀

    オペレーションズ・リサーチ   64   95 - 101   2019年2月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Solving the patient appointment scheduling problem in outpatient chemotherapy clinics using clustering and mathematical programming 査読

    Mahmoud Heshmat, Kazuhide Nakata, Amr Eltawil

    Computers & Industrial Engineering   124   347 - 358   2018年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Guided Particle Swarm Optimization Method to Solve General Nonlinear Optimization Problems 査読

    Alyaa Abdelhalima, Kazuhide Nakata, Mahmoud El-Alem, Amr Eltawil

    Engineering Optimization   50 ( 4 )   568 - 583   2018年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • 多重共線性を考慮した回帰式の変数選択問題の定式化 招待

    田村隆太, 小林健, 高野祐一, 宮代隆平, 中田和秀, 松井知己

    オペレーションズ・リサーチ   63 ( 3 )   128 - 133   2018年3月

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    記述言語：日本語  

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  • ファッションECサイトにおけるアンケートを用いたブランド推薦システム 査読

    田村悠, 吉住宗朔, 福永峻, 三宅聡一郎, 片山翔太, 中田和秀

    オペレーションズ・リサーチ   63 ( 2 )   91 - 98   2018年2月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Best subset selection for eliminating multicollinearity 査読

    Ryuta Tamura, Ken Kobayashi, Yuichi Takano, Ryuhei Miyashiro, Kazuhide Nakata, Tomomi Matsui

    Journal of the Operations Research Society of Japan   60 ( 3 )   321 - 336   2017年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Operations Research Society of Japan  

    DOI： 10.15807/jorsj.60.321

    Scopus

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  • 待ち行列シミュレータを用いた区役所における職員配置最適化 査読

    田澤浩二, 吉住宗朔, 平野豪一, 片山翔太, 中田和秀

    オペレーションズ・リサーチ   62   75 - 82   2017年2月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Apparel Item Recommendation using Graph Regularized Nonnegative Tensor Factorization

    Koji Tazawa, Kazuki Neichi, Yasuyuki Ohara, Kazuki Chikuma, Shota Katayama, Kazuhide Nakata

    Department of Industrial Engineering and Economics Working Paper, Tokyo Institute of Technology   2017 ( 5 )   2017年

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    担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）  

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  • Modified Formulation for the Appointment Scheduling Problem of Outpatient Chemotherapy Departments 査読

    M. Heshmat, K. Nakata, A. Eltawil

    2017 4TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INDUSTRIAL ENGINEERING AND APPLICATIONS (ICIEA)   192 - 196   2017年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1109/IEA.2017.7939205

    Web of Science

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  • 半正定値計画緩和に基づく擬似スティッチを用いたTPLのためのレイアウト分割手法 査読

    半田昌平, 高橋篤司, 中田和秀, 松井知己

    第29回 回路とシステムワークショップ 論文集   pp. 214 - 219   2016年5月

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  • 時系列モデルによる商品販促効果の分析

    山根智之, 菅原光太郎, 西村直樹, 小林健, 吉田佑輔, 高野祐一, 中田和秀

    オペレーションズ・リサーチ：経営の科学   61 ( 2 )   65 - 70   2016年2月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

    CiNii Books

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  • 実務で現れるスタッフスケジューリングに対する近似解法

    廣瀬貴也, 鈴木翔太, 佐藤悠介, 鈴木寛人, 中田和秀

    京都大学数理解析研究所講究録   1981   98 - 116   2016年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：京都大学数理解析研究所  

    CiNii Books

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  • Fast implementation for semidefinite programs with positive matrix completion 査読

    Makoto Yamashita, Kazuhide Nakata

    OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE   30 ( 5 )   1030 - 1049   2015年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1080/10556788.2015.1014554

    Web of Science

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  • Quay crane allocation problem with the internal truck capacity constraint in container terminal

    Ahmed Karam, Amr Eltawil, Nermine Harraz, Tomohiko Mizutani, Kazuhide Nakata

    京都大学数理解析研究所講究録   1931   94 - 106   2015年

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    記述言語：英語   出版者・発行元：京都大学  

    CiNii Books

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  • Successive Projection Method for Well-Conditioned Matrix Approximation Problems 査読

    Mirai Tanaka, Kazuhide Nakata

    IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS   21 ( 4 )   418 - 422   2014年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1109/LSP.2014.2303153

    Web of Science

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  • Positive definite matrix approximation with condition number constraint 査読

    Mirai Tanaka, Kazuhide Nakata

    OPTIMIZATION LETTERS   8 ( 3 )   939 - 947   2014年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s11590-013-0632-7

    Web of Science

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  • ファジィクラスタワイズ回帰を用いた共同購入型クーポンサイトの閲覧傾向分析 査読

    高野祐一, 田中未来, 鮏川矩義, 竹山光将, 神里栄, 千代竜佑, 小林健, 田中研太郎, 中田和秀

    日本オペレーションズ・リサーチ   59   81 - 87   2013年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Numerical reduction method for doubly nonnegative optimization problems 査読

    Mirai TANAKA, Kazuhide Nakata, hayato waki

    Journal of Math-for-Industry   5   41 - 50   2013年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Faculty of Mathematics, Kyushu University  

    CiNii Books

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  • Algorithm 925: Parallel Solver for Semidefinite Programming Problem having Sparse Schur Complement Matrix 査読

    Makoto Yamashita, Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, Kazuhide Nakata, Maho Nakata

    ACM TRANSACTIONS ON MATHEMATICAL SOFTWARE   39 ( 1 )   6   2012年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1145/2382585.2382591

    Web of Science

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    その他リンク： http://orcid.org/0000-0002-5479-100X

  • APPLICATION OF A FACIAL REDUCTION ALGORITHM AND AN INEXACT PRIMAL-DUAL PATH-FOLLOWING METHOD FOR DOUBLY NONNEGATIVE RELAXATION FOR MIXED BINARY NONCONVEX QUADRATIC OPTIMIZATION PROBLEMS 査読

    Mirai Tanaka, Kazuhide Nakata, Hayato Waki

    PACIFIC JOURNAL OF OPTIMIZATION   8 ( 4 )   699 - 724   2012年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    Web of Science

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  • Latest developments in the SDPA family for solving large-scale SDPs 査読

    Makoto Yamashita, Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, Kazuhiro Kobayashi, Kazuhide Nakata, Maho Nakata

    International Series in Operations Research and Management Science   166   687 - 713   2012年

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    記述言語：英語   掲載種別：論文集(書籍)内論文  

    DOI： 10.1007/978-1-4614-0769-0_24

    Scopus

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  • Quadratic and Convex Minimax Classification problems 査読

    Tomonari Kitahara, Shinji Mizuno, Kazuhide Nakata

    JOURNAL OF THE OPERATIONS RESEARCH SOCIETY OF JAPAN   51 ( 2 )   191 - 201   2008年6月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.15807/jorsj.51.191

    Web of Science

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  • 最適化ソフトウェアSDPA 査読

    中田 和秀, 藤澤 克樹, 福田 光浩, 山下 真, 中田 真秀, 小林 和博

    応用数理   18 ( 1 )   2 - 14   2008年

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    担当区分：筆頭著者,　最終著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 日本応用数理学会  

    The optimization software SDPA which has been developed by our group is a solver for symmetric cone programs. The symmetric cone program is a large scheme which includes linear programs, second-order cone programs and semidefmite programs. It has many applications covering various fields such as combinatorial optimization, systems and control theory, robust optimization and quantum chemistry. Primal-dual interior-point methods, which are polynomial-time algorithms, were proposed to solve symmetric cone programs. SDPA is based on the primal-dual interior-point method. In addition, SDPA utilizes sparsity of data in several ways and parallel computation to solve huge size problems efficiently. Using SDPA, we can obtain the solution of symmetric cone programs easily without knowing the details of the algorithm and its implementation techniques. This paper briefly explain the SDPA and its variants. Then outlines an algorithmic framework of the primal-dual interior-point method.

    DOI： 10.11540/bjsiam.18.1_2

    CiNii Books

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  • SDPA project: solving large-scale semidefinite programs 査読

    Katsuki Fujisawa, Kazuhide Nakata, Makoto Yamashita, Mituhiro Fukuda

    JOURNAL OF THE OPERATIONS RESEARCH SOCIETY OF JAPAN   50 ( 4 )   278 - 298   2007年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.15807/jorsj.50.278

    Web of Science

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  • An extension of a minimax approach to multiple classification 査読

    Tomonari Kitahara, Shinji Mizuno, Kazuhide Nakata

    JOURNAL OF THE OPERATIONS RESEARCH SOCIETY OF JAPAN   50 ( 2 )   123 - 136   2007年6月

    　詳細を見る

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.15807/jorsj.50.123

    Web of Science

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  • A conversion of an SDP having free variables into the standard form SDP 査読

    Kazuhiro Kobayashi, Kazuhide Nakata, Masakazu Kojima

    COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS   36 ( 2-3 )   289 - 307   2007年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s10589-006-9002-z

    Web of Science

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  • Parallel Solver for SemiDefinite Programming 査読

    Makoto Yamashita, Katsuki Fujisawa, Kazuhide Nakata

    International Journal of Logistics and SCM systems   2 ( 1 )   22 - 29   2007年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Parallel Primal-Dual Interior-Point Methods for SemiDefinite Programs 査読

    Makoto Yamashita, Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, Masakazu Kojima, Kazuhide Nakata

    Parallel Combinatorial Optimization   211 - 238   2006年4月

    　詳細を見る

    記述言語：英語   掲載種別：論文集(書籍)内論文  

    DOI： 10.1002/9780470053928.ch9

    Scopus

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  • Preprocessing sparse semidefinite programs via matrix completion 査読

    K Fujisawa, M Fukuda, K Nakata

    OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE   21 ( 1 )   17 - 39   2006年2月

    　詳細を見る

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1080/10556780512331319523

    Web of Science

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  • A parallel primal-dual interior-point method for semidefinite programs using positive definite matrix completion 査読

    K Nakata, M Yamashita, K Fujisawa, M Kojima

    PARALLEL COMPUTING   32 ( 1 )   24 - 43   2006年1月

    　詳細を見る

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.parco.2005.07.002

    Web of Science

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  • 2次錐計画問題によるロバスト・トラッキングエラー最小化 査読

    稲場広記, 水野眞治, 中田和秀

    Transactions of the Operations Research Society of Japan   48   12 - 25   2005年

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：公益社団法人 日本オペレーションズ・リサーチ学会  

    近年, 金融市場におけるポートフォリオ選択問題に対し, 市場パラメータの不確実性を考慮したロバスト最適化モデルが提案されている.本稿では, そのひとつであるロバスト・トラッキングエラー最小化モデルを凸計画問題の一種である2次錐計画問題に帰着できることを示す.2次錐計画問題は近年開発された内点法により効率良く解くことができる.本稿の後半では実際に数値実験を行い, 得られた最適化モデルが従来のモデルよりも効率的に解けることを実証する.

    DOI： 10.15807/torsj.48.12

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  • Exploiting sparsity in semidefinite programming via matrix completion II: implementation and numerical results 査読

    K Nakata, K Fujisawa, M Fukuda, M Kojima, K Murota

    MATHEMATICAL PROGRAMMING   95 ( 2 )   303 - 327   2003年2月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s10107-002-0351-9

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  • Incomplete orthogonalization preconditioners for solving large and dense linear systems which arise from Semidefinite Programming 査読

    SL Zhang, K Nakata, M Kojima

    APPLIED NUMERICAL MATHEMATICS   41 ( 1 )   235 - 245   2002年4月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/S0168-9274(01)00119-2

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  • 大規模な半正定値計画問題に対する数値解法 査読

    中田和秀

    東京工業大学   2002年4月

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    担当区分：筆頭著者,　最終著者,　責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：学位論文（博士）  

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  • Generalized conjugate residual method for solving large and dense linear systems in semidefinite programming 査読

    Shao-Liang Zhang, Kazuhide Nakata

    Proceedings of Fifth China-Japan Seminar on Numerical Mathematics   234 - 241   2002年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Variational calculations of fermion second-order reduced density matrices by semidefinite programming algorithm 査読

    Maho Nakata, Hiroshi Nakatsuji, Masahiro Ehara, Mituhiro Fukuda, Kazuhide Nakata, Katsuki Fujisawa

    The Journal of Chemical Physics   114 ( 19 )   8282 - 8292   2001年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    null

    DOI： 10.1063/1.1360199

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  • Numerical Evaluation of the SDPA (SemiDefinite Programming Algorithm) 査読

    Katsuki Fujisawa Mituhiro Fukuda, Masakazu Kojima, Kazuhide Nakata

    High Performance Optimization Techniques   267 - 301   2000年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Kluwer Academic Publishers  

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  • Solving Sparse Semidefinite Programs by Matrix Completion (part II)

    Kazuhide Nakata, Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, Masakazu Kojima, Kazuo Murota

    数理解析研究所講究録   1174   130 - 137   2000年

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    記述言語：英語  

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  • Matrix Completion and Semidefinite Programming

    Kazuhide Nakata, Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, Masakazu Kojima, Kazuo Murota

    統計数理研究所共同研究レポート   135   223 - 237   2000年

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    記述言語：英語  

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  • Solving Sparse Semidefinite Programs by Matrix Completion (part I)

    京都大学数理解析研究所講究録   1174   122 - 129   2000年

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    記述言語：英語  

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  • Exploiting sparsity in semidefinite programming via matrix completion I: General framework 査読

    Mituhiro Fukuda, Masakazu Kojima, Kazuo Murota, Kazuhide Nakata

    SIAM Journal on Optimization   11 ( 3 )   647 - 674   2000年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Society for Industrial and Applied Mathematics Publications  

    DOI： 10.1137/S1052623400366218

    Scopus

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  • 半正定値計画問題に対する主双対内点法における共役勾配法の実装 査読

    中田 和秀, 藤沢 克樹, 小島 政和

    統計数理 = Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics   46 ( 2 )   297 - 316   1998年12月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：統計数理研究所  

    要旨あり計算と最適化原著論文

    CiNii Books

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  • Semidefinite Programming with the Conjugate Gradient Method

    中田 和秀, 藤沢 克樹, 小島 政和

    統計数理研究所共同研究レポート   1113   224 - 247   1998年

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    記述言語：英語  

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  • Exploiting sparsity in primal-dual interior-point methods for semidefinite programming 査読

    K Fujisawa, M Kojima, K Nakata

    MATHEMATICAL PROGRAMMING   79 ( 1-3 )   235 - 253   1997年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/S0025-5610(97)00045-2

    Web of Science

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書籍等出版物

  • Intelligent Computing and Optimization: Proceedings of the 6th International Conference on Intelligent Computing and Optimization 2023 (ICO2023), Volume 4 (Lecture Notes in Networks and Systems, 854

    Masaki Higashi, Yoshimasa Utsumi, Kazuhide Nakata（ 担当： 分担執筆 範囲: pp. 84-94）

    Springer  2023年12月  （ ISBN:9783031501500 ）

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  • Advances in Artificial Intelligence, Selected Papers from the Annual Conference of Japanese Society of Artificial Intelligence

    Kota Ishizuka, Kai Kurogi, Kosuke Kawakami, Daishi Iwai, Kazuhide Nakata（ 担当： 共著 範囲: pp. 27-33）

    Springer  2022年4月  （ ISBN:9783030964504 ）

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  • 基礎数学IV 最適化理論

    中田 和秀他（ 担当： 共著 範囲: 2.2節）

    東京化学同人  2019年10月  （ ISBN:9784807914968 ）

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  • Handbook on Semidefinite Cone and Polynomial Optimization

    Makoto Yamashita, Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, Kazuhiro Kobayashi, Kazuhide Nakata, Maho Nakata, M.F. Anjos, J.B. Lasserre（ 担当： 共著 範囲: Chapter 24）

    Springer  2011年  （ ISBN:9781461407683 ）

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  • Parallel Combinatorial Optimization

    Makoto Yamashita, Mituhiro Fukuda, Katsuki Fujisawa, Masakazu Kojima, Kazuhide Nakata, l-G. Talbi（ 担当： 共著 範囲: Chapter 9）

    John Wiley ＆ Sons, Inc  2006年  （ ISBN:9780471721017 ）

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  • High Performance Optimization

    中田 和秀（ 担当： 共著 範囲: Chapter 11）

    Springer  2000年  （ ISBN:9780792360131 ）

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MISC

  • タクシープローブデータの分析による業務改善：最適化と機械学習 招待

    中田和秀

    第34回RAMP数理最適化シンポジウム論文集   113 - 128   2022年10月

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    担当区分：筆頭著者,　責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：講演資料等（セミナー，チュートリアル，講習，講義他）  

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  • 企業の情報開示と株式の市場流動性─記述定性情報のケース 招待

    田中研人, 木村遥介, 中田和秀, 井上 光太郎

    証券アナリストジャーナル   60 ( 10 )   36 - 48   2022年10月

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    記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）  

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  • 量子アニーリングと組合せ最適化 招待

    倉又 迪哉, 中田 和秀

    オペレーションズ・リサーチ   67 ( 6 )   280 - 289   2022年6月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）  

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  • 自然言語処理の発展と有用性 招待

    井上光太郎, 中田和秀

    企業会計   74 ( 2 )   160 - 170   2022年2月

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    担当区分：最終著者   記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）  

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  • 経営工学によるスマート社会の実現を目指して ー東京工業大学 中田研究室ー 招待

    中田和秀

    経営システム   30 ( 1 )   43 - 47   2020年

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    担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）  

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  • 主双対内点法 招待

    中田 和秀

    オペレーションズ・リサーチ   64 ( 4 )   218 - 224   2019年4月

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    記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）  

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  • データ解析コンペティションへの挑戦 招待

    中田和秀

    オペレーションズ・リサーチ   63 ( 5 )   274 - 277   2018年5月

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    記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）  

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  • 複写機の定着装置における交換時期の推定

    中田和秀

    オペレーションズ・リサーチ   61 ( 10 )   670 - 671   2016年10月

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    記述言語：日本語   掲載種別：速報，短報，研究ノート等（学術雑誌）  

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  • Parallel Computing for Large-scale Semidefinite Programs

    Makoto Yamashita, Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, Kazuhide Nakata, Maho Nakata

    Tokyo Institute of Technology Bulletin   2013年2月

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  • 半正定値計画の問題記述＆解決能力 招待

    中田和秀

    オペレーションズ・リサーチ   55 ( 7 )   387 - 392   2010年7月

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    記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）   出版者・発行元：公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会  

    半正定値計画問題(SDP)は線形計画問題・凸2次計画問題・2次錐計画問題などを含んだ非常に適用範囲の広い最適化問題である.本稿では,SDPの概要について述べた後,SDPのモデル記述能力と問題解決能力について説明を行う.

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  • 第23回企業事例交流会ルポ 招待

    中田 和秀, 梅谷俊治

    オペレーションズ・リサーチ   54   504 - 505   2009年

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    記述言語：日本語   掲載種別：会議報告等  

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  • SDPA project and new features of SDPA 7.1.0 (計算科学の基盤技術としての高速アルゴリズムとその周辺--RIMS研究集会)

    藤澤 克樹, 小島 政和, 中田 和秀, 福田 光浩, 山下 真, 中田 真秀

    数理解析研究所講究録   ( 1614 )   136 - 143   2008年10月

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    記述言語：英語   出版者・発行元：京都大学数理解析研究所  

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    その他リンク： http://hdl.handle.net/2433/140107

  • 大規模な半正定値計画問題の解法 招待

    中田 和秀

    第17回RAMPシンポジウム論文集   52 - 64   2005年10月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）  

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  • 平成17年度春季研究発表会ルポ 招待

    山下 真, 中田 和秀, 後藤 順哉, 井床 利生

    オペレーションズ・リサーチ   50 ( 7 )   500 - 504   2005年

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    記述言語：日本語   掲載種別：会議報告等   出版者・発行元：日本オペレーションズ・リサーチ学会  

    記事種別: 会議・学会報告・シンポジウム

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  • 第１５回RAMPシンポジウムルポ 招待

    中田 和秀, 下平 英寿, 武田 朗子, 小林 和博

    オペレーションズ・リサーチ   49   256 - 257   2004年

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    記述言語：日本語   掲載種別：会議報告等  

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受賞

  • 研究奨励賞

    2024年3月   日本ソーシャルデータサイエンス学会  

    山尾奬紀,植田遼太,髙口奨一郎,中瀬達,鈴木愛,豊田耕大,小林健,中田和秀

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  • 第37回 全国大会優秀賞

    2023年11月   人工知能学会  

    馬嶋海斗, 中田和秀

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  • 研究奨励賞

    2017年3月   日本ソーシャルデータサイエンス学会  

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  • 事例研究賞

    2016年9月   日本オペレーションズ・リサーチ学会  

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  • 研究奨励賞

    2015年3月   日本ソーシャルデータサイエンス学会  

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  • 船井情報科学振興賞

    2003年3月   船井情報科学振興財団  

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    受賞国：日本国

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 機械学習を用いた最適化問題の自動モデリングと構造を利用したアルゴリズムの開発

    研究課題/領域番号：23K20266  2020年4月 - 2025年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    中田 和秀, 田中 未来, 小林 健, 水野 眞治

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    配分額：14560000円 （ 直接経費：11200000円 、 間接経費：3360000円 ）

    機械学習によってモデリングを行った場合、一般に関数が複雑になり扱いが難しい。そのような関数の勾配を近似計算することにより複雑な目的関数を持つ凸最適化問題を解くアルゴリズムを提案し、その理論的解析や計算性能の検証を行った。モデリング誤差の問題を解決するためロバスト最適化や分布ロバスト最適化を利用する時、不確実性集合をどのように定義するか決める必要がある。この問題を解決するため、ロバスト線形計画問題における不確実性集合を定義する際に逆最適化理論を援用する手法を提案した。また、分布ロバスト最適化において、Wasserstein距離やモーメントを用いた場合にそのハイパーパラメータの設定方法を提案した。不確実性が高い状況においては、ベイズ理論を用いてモデル化することが有効である。その状況において、階層ベイズでモデル化を行い、その後確率変動を考慮した最適化を行う枠組みを提案した。非常に多くの最適化問題を含んだ枠組みとして、対称錐上で定義された一般化共正定値錐がある。この問題に対して複数の階層近似法を提案し、理論的並びに数値実験的に比較を行った。
    幾つかの事例研究も行った。まず、Eコマースなどに対し、時系列データに対する解釈可能性と効率性を両立した決定木クラスタリング手法、明示的ドメイン情報と潜在的階層構造を考慮した解釈可能性とトレンド分析を両立した時間依存非負値行列因子分解法、少ないデータに対応したゼロ過剰ポアソンテンソル因子分解法を提案した。次に、日中のオプション価格変動実績データから機械学習法によりボラティリティサーフェイスを推定する手法を開発した。最後に、教師なしクラスタリングを用いたタンパク質機能予測法を提案した。
    これらの研究成果は２本の査読付きジャーナル論文と６本の査読付き国際会議プロシーディングに掲載された。また、国内外で合計2１件の研究発表を行い、研究成果の周知をはかった。

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  • 機械学習を用いた最適化問題の自動モデリングと構造を利用したアルゴリズムの開発

    研究課題/領域番号：20H02385  2020年4月 - 2025年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B)  基盤研究(B)

    中田 和秀, 田中 未来, 水野 眞治

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    配分額：14560000円 （ 直接経費：11200000円 、 間接経費：3360000円 ）

    最適化モデリングのための機械学習法として、季節変動を考慮した予測と方策の最適化手法の提案、階層ベイズを用いた隠れた関係性の発見とその関係性を利用した最適化のフレームワークの提案、機械学習法による自動モデリングから生じる誤差に対するノイズに頑強な学習法の提案、データの不均衡性と解釈性を考慮したモデリング法の提案を行った。そして、それらを鉄鋼業界の実データ、包括的なアンケートデータなどに適用して、提案手法の有効性の検証を行った。
    また、多レベル最適化問題の下位問題を有限反復の勾配法で解く近似を再帰的に行なうことで多レベル最適化問題を1 レベルの最適化問題に近似的に帰着し、この近似や近似後の問題の勾配の計算を連鎖律と自動微分によって計算機上で自動的に行うアルゴリズムを提案した。また、最適化問題の構造や性質（微分、劣勾配、凸性、疎性など）を利用して効率よく最適解の計算が可能となるアルゴリズムとして、位置推定問題に対するブロック座標降下法と基数制約を含んだポートフォリオ選択問題に対して２段階の切除平面法を提案し、その理論的な収束性を導いた。また、特殊なジョブショップスケジューリング問題に対する近似アルゴリズムを提案した。
    また、社会で実際に機械学習と最適化が利用されているシチュエーションについて理解するため、dualチャネルにおけるサプライチェンマネジメントに対する価格や在庫管理について研究を行い、現実問題を解決することに成功した。
    これらの成果を６本の査読付き論文と２８回の研究発表（内１２回は国際会議）として公表した。

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  • 機械学習システムの社会実装に向けた次世代最適化技法の研究

    研究課題/領域番号：19H00808  2019年4月 - 2022年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(A)  基盤研究(A)

    水野 眞治, 中田 和秀, 北原 知就, 鮭川 矩義, 後藤 順哉, 高野 祐一, 高澤 陽太朗

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    配分額：30420000円 （ 直接経費：23400000円 、 間接経費：7020000円 ）

    機械学習システムの社会実装を促すために，機械学習システムの計算基盤を支える最適化アルゴリズムに着目し，錐最適化を中心的な技術として現実的な時間で高精度に解ける問題範囲を拡大，ならびに，離散構造を持つ問題を主な対象に計算効率の改善と理論性能保証の証明を行なった．一方で，機械学習モデルが出力する結果への利用者の安心感を高めるためのモデリング技法を開発した．特に，利用者の事前知識を学習モデルに反映させ，高性能性を保持しつつも，利用者の直観に反しない結果を導出する方法，ならびに，それを実現するためのアルゴリズムを多角的に開発した.

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  • テキスト分析による有価証券報告書の文章情報の情報価値の分析

    研究課題/領域番号：18K18566  2018年6月 - 2021年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 挑戦的研究(萌芽)  挑戦的研究(萌芽)

    井上 光太郎, 中田 和秀, 池田 直史

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    配分額：6240000円 （ 直接経費：4800000円 、 間接経費：1440000円 ）

    本年度は、最初に有価証券報告書のテキストデータを分析可能なフォーマットにするための変更作業を進め、その上でいくつかの分析を開始した。第1に任意の２つの企業の有価証券報告書の記載内容の類似性が、企業間のM&A実施とその経済効果に与える影響を分析した。第2に有価証券報告書に記載された個別企業の戦略やリスク認識などが、当該企業の株式のリスクプレミアムに与える影響の検証を進めた。第3に有価証券報告書の記載内容の特徴量を計測し、それらがどのような経済的意味を持つかの分析を進めている。
    第1の研究については、有価証券報告書に記載された事業内容、研究開発動向の企業間の類似性が将来のM&Aの発生確率に強い正の効果を持つこと、またその類似性がM&Aのプレスリリースに記載されたM&Aの目的等の記述と強い正の相関を持つことを確認した。これらの結果は企業行動の予測に関して、有価証券報告書のテキスト情報が定量情報にない独自の情報価値を持つことを示す。この論文について、２つの学会での報告を経て、現在は国内査読付き学会誌に投稿中である。
    第2の研究については、有価証券報告書の「事業等のリスク」の記載内容が、その企業の1期先の株式市場におけるリスクプレミアムを予測するかについての検証を行っている。分析結果として、有価証券報告書に記載されたリスク情報が、翌期の株価に反映される当該企業のリスクに対し説明力を持つこと示した。本研究について、２つの学会での報告を経て、現在、追加の分析を行っている。
    第3の研究については、有価証券報告書の記載内容に対し、LDA(Latent Dirichret Allocation)と階層的LDAを用いて特徴量を抽出し、結果として階層的LDAでは産業の特徴を捉えたトピックを抽出できていることが確認できた。現在は、階層的LDAで抽出した特徴量の持つ意味を評価するために，将来の利益率の予測可能性などを分析中である。

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  • テキスト分析による企業戦略、リスク等の計測とＭ＆Ａや資本政策等の企業ファイナンス行動の関係分析

    2018年4月 - 2021年3月

    公益財団法人 野村財団  金融・証券のフロンティアを拓く研究助成 

    井上光太郎, 中田和秀, 池田直史

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  • 錐最適化理論を用いた種別構成問題に対する効率的な計算手法の構築

    研究課題/領域番号：15K00032  2015年4月 - 2019年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    山下 真, 福田 光浩, 小島 政和, 中田 和秀, Kim Sunyoung, Mullin Tim J., Safarina Sena

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    担当区分：研究分担者 

    配分額：3510000円 （ 直接経費：2700000円 、 間接経費：810000円 ）

    種別構成問題は混合整数二次錐最適化問題として定式化できる。本研究では、錐最適化アプローチに基づいて効率的なアルゴリズムを構築し、高速な計算手法を開発した。二次錐分割による線形近似では、最適解が得られる理論的枠組みの中で、従来提案されてきた計算手法の10分の1程度に計算時間を短縮した。また、steep ascent method は、最適解の保証はないものの良質な解を数秒程度という短時間で得ることを可能とした。

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  • 新時代の最適化モデルに基づく意思決定支援プラットフォームの研究と開発

    研究課題/領域番号：26242027  2014年4月 - 2019年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(A)  基盤研究(A)

    水野 眞治, 中田 和秀, 水谷 友彦, 北原 知就, 鮭川 矩義, 松井 知己, 後藤 順哉, 高野 祐一, 小島 政和

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    配分額：39130000円 （ 直接経費：30100000円 、 間接経費：9030000円 ）

    本研究では、3つの目的に関して次のような研究成果をあげた。意思決定問題のモデル化では、国際分散投資におけるポートフォリオ最適化問題、コンテナターミナルにおける蔵置問題、多重共線性を考慮した変数選択問題などを整理してモデル化した。
    アルゴリズムの開発では、線形計画問題を解く単体法とLPニュートン法、カバーリング整数計画問題を解く近似アルゴリズム、対称錘計画問題を解くロバストアルゴリズムなどに関する研究成果をあげた。
    意思決定支援プラットフォームの開発では、実務上の制約をみたす大規模なスケジューリング問題、多期間ポートフォリオ最適化問題などに関するアルゴリズムを実装し、その性能評価を行った。

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  • 激変する社会に対応できるグローバル物流システムの開発

    研究課題/領域番号：26350417  2014年4月 - 2019年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C)  基盤研究(C)

    中田 和秀

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    配分額：4680000円 （ 直接経費：3600000円 、 間接経費：1080000円 ）

    激変する社会環境の中で効率的な物流を行うためには、不確定な要因に対処する必要がある。このため、過去のデータから近い未来をできるだけ精度良く予測する手法について、機械学習の手法を援用して研究を行った。また、現実的な時間内で満足する解決策を導くため、安定的に近似解を求める実用的な最適化アルゴリズムを開発した。それらの研究成果を用いて、様々なタイプの現実問題に対し効率的なモデル化と最適化アルゴリズムの開発を行う事例研究を行った。
    これらの成果を１５本の査読付き論文と９本の査読なし論文として発表した。また、３８件の国内学会・国際学会での発表（うち招待講演６件）を行った。

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  • 連続時間モデルによる多期間動的ポートフォリオ最適化

    2011年 - 2014年

    年金積立金管理運用独立行政法人 

    土谷隆

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  • 効率的に対称錐計画法を利用するためのモデリングツールの開発

    研究課題/領域番号：22710136  2010年4月 - 2014年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 若手研究(B)  若手研究(B)

    中田 和秀

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    配分額：3120000円 （ 直接経費：2400000円 、 間接経費：720000円 ）

    対称錐計画法を利用して現実問題を解くため、典型的な現実問題を効率良く解くためのモデル化とアルゴリズムの開発を行なった。また、金融数値計算と数式処理を統合したモデリングツールを開発した。開発したQuantOnlineは、インターネットを利用した簡単なモデリングによりオンラインで計算できる。さらに、条件数に関する制約を含んだ行列近似問題などを効率良く解くアルゴリズムの開発に成功した。

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  • 公的年金運用におけるポートフォリオ最適化についての研究

    2009年 - 2010年

    年金積立金管理運用独立行政法人 

    水野眞治

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  • 情報化ネットワーク社会に向けた高度な専門的数理技術ライブラリの研究と開発

    研究課題/領域番号：20241038  2008年 - 2012年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(A)  基盤研究(A)

    水野 眞治, 小島 政和, 比嘉 邦彦, 二宮 祥一, 尾形 わかは, 中川 秀敏, 中田 和秀, 中野 張, 北原 知就, 高野 祐一, 高橋 幸雄

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    配分額：36010000円 （ 直接経費：27700000円 、 間接経費：8310000円 ）

    数理ファイナンス/金融工学に関連する数理技術、特に「最適化・オペレーションズ・リサーチ」「確率数値解析」「情報ネットワークセキュリティ」という3つの要素技術に関して理論的研究を行った。また、それらを実装したソフトウェアをインターネット上で公開した。さらに、金融数値計算を行うシステムの設計と構築を行った。その結果、高度な専門的数理技術を容易にアクセスできるようになった。

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  • 超大規模半正定値計画への挑戦-疎性の活用,並列計算と多項式最適化問題への応用

    研究課題/領域番号：19310096  2007年 - 2009年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B)  基盤研究(B)

    小島 政和, 藤澤 克樹, 武田 朗子, 中田 和秀, 山下 真, 福田 光浩, 藤澤 克樹, 武田 朗子, 中田 和秀, 山下 真, FUKUDA Mituhiro

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    配分額：19760000円 （ 直接経費：15200000円 、 間接経費：4560000円 ）

    理工学のさまざまな分野に多くの応用を持つ重要な最適化問題である半正定値計画問題に対する高速で安定した数値解法(主双対内点法)の研究を行い,それに基づいたソフトウェアSDPAを開発し公開したことが主たる研究成果である.これにより,従来解けなかった大規模な半正定値計画問題を高速に解くことが可能となった.さらに,SDPAを組み込んだ多項式最適化問題の解法ソフトウェアSparsePOP,大規模なセンサーネットワーク位置同定問題の解法ソフトウェアSFSDPを開発・公開している.

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  • 超大規模な錐計画内題を解くロバストアルゴリズムの開発

    研究課題/領域番号：17710126  2005年 - 2007年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 若手研究(B)  若手研究(B)

    中田 和秀

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    配分額：1500000円 （ 直接経費：1500000円 ）

    本研究では、超大規模な錐計画問題を実用的な計算資源でロバストに解くアルゴリズムの開発を目的としている。
    2次錐制約を半正定値制約や非負制約と統一的に扱う枠組みを考案した。Iまた、ロバストな解法を実現するため、主双対内点法が破錠しないような計算スキームを提案し、プログラミング言語C++で実装した。その結果、錐計画問題を主双対内点法によって安定的に解くソフトウェアの開発に成功した。
    超大規模な対称錐計画問題は、入力データの多くはゼロである。このような疎性を主双対内点法でより有効に利用するための前処理法を提案した。さらに、この前処理を高速に行う方法を実装した。これにより、問題の疎性の利用し、主双対内点法を効率よく実行することが可能となった。
    最後に、同様の数理計画問題を解く他のソフトウェアとの比較実験を行うことにより、本研究の有効性を実証するができた.
    これらの成果を専門分野の研究者に紹介し、学術交流を通じてその意義を明らかにするため、11月に行われたINFORMS (オペレーションズ・リサーチとマネジメントサイエンスのフォーラム)の年会にて研究課題の発表を行った。また、学術論文として論文誌に投稿する準備中である。
    本研究により、主双対内点法などの数理計画法について詳しくない研究者でも、簡便に超大規模な錐計画問題を安定して解くことができるようになる。それは、構造最適化・システム制御・組合せ最適化・非凸計画・量子化学・統計・金融工学のような様々な工学分野における研究や開発に対し、非常に大きなサポートとなる。

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  • 金融リスク管理のための新ITモデルの研究と開発

    2004年 - 2007年

    日本学術振興会  基盤研究(A) 

    水野眞治

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    資金種別：競争的資金

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  • 多項式計画問題に対する大域的最適解法とその並列計算

    研究課題/領域番号：16016234  2003年 - 2005年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 特定領域研究  特定領域研究

    小島 政和, 藤澤 克樹, 武田 朗子, 中田 和秀, 山下 真

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    配分額：13000000円 （ 直接経費：13000000円 ）

    本研究の主目的は凸最適化で蓄積された計算手法をさらに発展させ,クラスタおよびグリッド計算技術を融合し,非凸計画問題の中核をなす多項式計画問題および多変数多項式方程式系を計算効率良く解く並列計算手法・ソフトウェアを開発することにあった.以下の研究成果をあげた.
    1.半正定値計画問題に対する主双対内点法ソフトウェアSDPAおよびその並列版の改良:これまで開発した単一CPUソフトウェアSDPA,並列版ソフトウェアSDPARA, SDPARA-Cがより一般的な形式の半正定値計画問題(具体的には,自由変数を含む問題)を扱えるように改良を行った.また,数値的な安定性を高め,精度を高めるための技術として,4倍精度計算を部分的に取り込むことに関して研究を行い,計算実験を通してその有効性を検証した.
    2.凸緩和手法の開発・改良:平成16年度の研究により開発した多項式計画問題に対する疎性を活用した半正定値計画緩和計算機への実装を行い,計算実験を通してその有効性を検証した.また,多項式計画問題に等式条件が含まれる場合について,生成される緩和半正定値計画問題の数値的な不安定を解消するための研究を行った.さらに,疎性を活用した半正定値計画緩を対称錐上の多項式最適化問題へ拡張した.
    3.多変数多項式方程式系のすべての複素孤立解を計算する多面体的ホモトピー法ソフトウェアPHoMの改良,並列版の開発:PHoMの並列版を開発し,これまで解くことの出来なかった超大規模な多項式方程式系の求解計算に成功した.また,多面体的ホモトピーの構築に必要な多項式方程式系の混合体積の新しい計算手法を提案し,その有効性を計算実験を通して検証した.
    4.半正定値計画問題を解くためのソフトウェアであるSDPA, SDPARA-C, SDPARAに関するOnline Solverを構築し,その試験的運用を開始した.並列計算をも提供するOnline Solverは世界的にも例がない.

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  • 半正定値計画問題に対する実用的な主双対内点法の実現とその一般公開

    研究課題/領域番号：14750049  2002年 - 2004年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 若手研究(B)  若手研究(B)

    中田 和秀

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    配分額：2000000円 （ 直接経費：2000000円 ）

    研究期間の最終年度となる本年度の研究業績は次の通りである。
    1.主双対内点法を効率よく並列計算する手法を提案し、MPIを利用することにより実装を行った。そして、東京工業大学松岡研究室のpcクラスタPresto IIIや東京電機大学藤澤研究室のpcクラスタSDPAで実証実験を行った。その結果、開発したソフトウェアは、既存のソフトウェアに比べ非常に高いスケーラビリティを有し、大規模な半正定値計画問題と解くことが可能であることが確認できた。これらの成果は、Journal of Optimization Methoeds and Software誌に掲載予定の論文と東京工業大学 数理・計算科学専攻のテクニカルレポートで報告している。さらに、現在2本の論文を投稿中である。
    2.本研究課題の成果物を多くの人に利用してもらうため、ソフトウェアのソースコードをインターネット上で一般に公開した。ホームページのアドレスはhttp://grid.r.dendai.ac.jp/sdpa/である。これにより、ANSI C準拠のコンパイラがあれば、誰でもすぐに超大規模な半正定値計画問題を解くことが可能となった。また、ソフトウェアのドキュメントは、東京工業大学 数理・計算科学専攻のテクニカルレポートとしてまとめた。
    3.現実社会の問題として、ロバスト・トラッキングエラー最小化問題に適用し、上記の手法の有効性を検証した。この成果は日本オペレーションズ・リサーチ学会誌に掲載されることが決まっている。
    3年間の研究期間が終了したが、この期間の一連の研究により、当初の目標である、実用的な計算資源で超大規模な半正定値計画問題を解く主双対内点法を実現し、そのソフトウェアをインターネットで一般に公開する、という研究課題は十分に達成することが出来た。

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  • 逐次凸緩波アルゴリズムの並列実行とその組合せ最適化問題への応用

    研究課題/領域番号：14019038  2002年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特定領域研究

    小島 政和, 中田 和秀, 藤沢 克樹

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    担当区分：研究分担者 

    配分額：3800000円 （ 直接経費：3800000円 ）

    この研究の目的は凸計画問題に対する計算手法をGrid技術を用いた分散コンピューティング環境で並列化・高速化し,それを緩和として利用し,組合せ最適化問題の解法を開発することにあった.このための研究を行い,以下の成果を得た.
    1.逐次凸緩和に用いる半正定値計画問題に対するソフトウエアSDPAを高速化し,計算実験を行った.この高速化により,半正定値計画問題に対する既存の汎用ソフトウエアのなかで最速となった.
    2.SDPAにおいて探索方向を計算する部分に関して並列化を行ったソフトウエアSDPARAを開発し,計算実験を行い,その有効性を検証した.特に,量子化学から生ずる大規模な半正定値計画問題を解くことに初めて成功した.より大規模な問題を解くため本グループが提案した半正定値補完技術に基づくデータ疎生の有効利用を並列計算に用いる研究を行い,その並列実装を開始した.
    3.より柔軟な逐次凸緩和の枠組みを提案した.これにより,従来の半正定値計画,線形計画に加えて2次錐計画を含む様々な凸計画問題を緩和に利用可能になった.また,線形計画緩和に関して実験的解析を行い,特殊な問題に関しては半正定値計画緩和よりも有効であることを示した.
    4.逐次凸緩和を利用した組合せ最適化問題を含む非凸最適化問題に対する並列分枝限定法を提案し,その開発を開始した.すでに中規模な問題に対する計算実験を行い,提案した並列分枝限定法が有効に働くことを検証している.より大規模な問題を高速に解くためには,上記の1,2,3で行った研究をこの枠組に取り込む必要がある.

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  • 大規模な最適化問題を解く高速アルゴリズムの開発

    研究課題/領域番号：12680433  2000年 - 2002年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C)  基盤研究(C)

    水野 眞治, 中田 和秀, 矢島 安敏, 宇野 毅明

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    配分額：3400000円 （ 直接経費：3400000円 ）

    本研究は、大規模な数理計画問題を効率よく解くアルゴリズムを開発し、その理論的な性質と実用性を明らかにすることを目的としている。平成12年度には、そのための基礎的な研究を行った。大規模な数理計画問題では、問題に含まれる変数に自由変数、非負変数、上下限制約付きの変数の3種類がある。これらの変数を同時に、そのまま処理することが、問題を効率よく解く上で重要である。そこで、このような問題を直接解く内点法によるアルゴリズムについて研究を行った。平成13年度には、係数行列に特殊な構造を持つ大規模な最適化問題に対するアルゴリズムの研究を行った。特に、多期間の確率計画問題から派生する線形計画問題を効率よく解くアルゴリズムについて研究した。この問題は、期間の数あるいはシナリオの数が増えると、変数の数が非常に大きくなるが、係数行列の右上部分がゼロ行列という特徴を持つ。この特徴を利用し、大規模な多期間の確率計画問題を効率的に解くアルゴリズムを開発することができた。平成14年度は、大規模な線形計画問題あるいは非線形計画問題を解く新しい内点法について研究した。この方法は、問題に現れる一部の変数について対数変換を施した後に、ニュートン法を適用する点において従来のアルゴリズムと大きく異なる。変数に対数変換を施すことにより、問題の実行可能領域に横たわる複雑なセンターパスが滑らかになり、内点法により効率よくパスを追跡することが可能となることが期待される。実際、数値実験により、現実の線形計画問題において、提案したアルゴリズムにより対数変換を使わない場合に比べ反復回数を減少させることができることを確認した。

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  • 超大規模な半正定値計画の数値計算に関する研究

    研究課題/領域番号：12780326  2000年 - 2001年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 奨励研究(A)  奨励研究(A)

    中田 和秀

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    配分額：1700000円 （ 直接経費：1700000円 ）

    半正定値計画問題に対する主双対内点法の変数行列に対し、行列補完理論を導入することにより、この密となる変数行列にある種の疎構造が存在することを証明した。そして、この疎構造を主双対内点法に応用する方法として、conversion版とcompletion版の2通りの方法を提案した。この方法により、変数の個数が多くなる半正定値計画問題を非常に効率よく解くことが可能となった。その結果、変数の数が1千万程度の大規模半正定値計画問題を解くことに成功した。
    主双対内点法の各反復で解く係数行列が大規模で密となる線形方程式系に対し、クリロフ部分空間法などに代表される様々な反復解法を適用する枠組みを提案した。また、係数行列の構造を活かすため、対称逐次過剰緩和法などの定常反復法を前処理として用いた。そして、その効率性を理論的・実験的に検証した。この方法により、線形制約の個数が多くなる半正定値計画問題を非常に効率よく解くことが可能となった。その結果、制約の数が20万以上の大規模半正定値計画問題を解くことに成功した。さらに、それらの結果を拡張することにより、係数行列が大規模で密となる一般の線形方程式系に対し、クリロフ部分空間法や前処理としての定常反復法を適用する枠組みを構築した。
    以上の成果を日本応用数理学会やSWoPPで発表することにより、専門分野の研究者に紹介した。さらに、半正定値計画問題に対する主双対内点法を量子化学分野に応用することにより、従来のアルゴリズムでは解くことが困難であった最適化問題を解くことに成功し、それらも論文としてまとめた。

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