| 体系的番号 |
JPMJPR192B |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR192B |
研究代表者 |
吉田 悠一 情報・システム研究機構, 国立情報学研究所, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2019 – 2022
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| 概要 | 最適化アルゴリズムは意思決定や知識発見の道具として広く用いられています。しかし実応用では得られた入力データが現実を正確に反映しているとは限りません。そこで本研究では平均感度の低いアルゴリズム、即ち入力がランダムに少し変化しても出力が大きく変化しないアルゴリズムを構築し、これにより得られた出力が、その後の意思決定や知識発見に安心して使えるようになり事を目指します。
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| 研究領域 | 数学と情報科学で解き明かす多様な対象の数理構造と活用 |
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