Ellen H. Fukuda 研究室

主宰者：Ellen H. Fukuda
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Ellen H. Fukuda研究室は、複数の目的を同時に最適化する数学的問題（多目的最適化）の解法開発と理論解析に取り組んでいます。現実の工学的課題では、利益と環境負荷、精度と計算速度など、互いに相反する複数の目標をバランスよく達成する必要があります。本研究室は、こうした問題に対して、勾配法やセミ定義計画法など様々なアルゴリズムの枠組みを提案し、それらが確実に最適解に到達することを数学的に保証する条件や性質を明らかにしています。 具体的には、複合的な目的関数を扱う場合の高速な計算手法、制約条件が複雑な非線形最適化問題の収束条件、複数の目的を表現する関数の設計などを研究対象としています。また、問題の構造に応じて異なるアルゴリズムを使い分けるため、各手法の理論的性質を詳しく解析しています。さらに、深層強化学習を用いた無線通信資源配分の最適化など、実際の応用問題への適用も進めており、抽象的な最適化理論と実践的な工学問題の橋渡しを目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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