| 体系的番号 |
JPMJAX25CK |
研究代表者 |
引間 泰成 富士通株式会社, 富士通研究所, 研究員
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| 研究期間 (年度) |
2025 – 2027
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| 概要 | 数理最適化は、組織や個人の高度な意思決定を支援するために広く活用されてきました。しかし、数理モデルを構成するパラメータに内在する不確実性への対処は依然として重要な課題です。本研究では、過去に観測された意思決定の履歴に基づいて最適化モデルのパラメータを推定する意思決定指向学習に取り組みます。これにより、数理最適化と機械学習を有機的に統合し、データ駆動型の新しい意思決定支援の枠組みを実現します。
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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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