ブラックボックス関数のタイトな最適化手法の最大化問題以外への拡張
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JPMJAX24C3 |
研究代表者 |
稲津 佑 名古屋工業大学, 大学院工学研究科, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2024 – 2026
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| 概要 | 実応用ではブラックボックス関数最適化が頻繁に取り扱われます。最近、IRGP-UCBと呼ばれるベイズ最適化手法が提案されています。しかし、この手法は最大化問題には適用できるが他の様々な設定へ拡張可能かどうかは未知数です。本研究では、最大化問題以外の代表的な設定であるロバスト最適化及びパレート最適化問題に対し、IRGP-UCBの拡張手法を開発し、理論保証の導出と数値実験による実践的性能検証を行います。
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| 研究領域 | 次世代AIを築く数理・情報科学の革新 |
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