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タイトル: A steepest descent algorithm for M-convex functions on jump systems
著者: Tanaka, Ken'ichiro
Murota, Kazuo
アブストラクト: 一定の制約条件下で、注目している量を最大化または最小化する問題を最適化問題という。連続変数に関する最適化に対しては、効率的な最適化が可能な問題のクラスを特徴づける理論が「凸解析」として古くから確立されている。一方、離散変数に関する最適化に対しては、同様の意義を持つ理論が近年室田らによって「離散凸解析」として展開されている。「離散凸解析」では、効率的最小化が可能な離散変数関数の一つとして「M凸関数」が主な対象とされ、その性質が研究されている。本論文では、「M凸関数」を従来の定義域よりも広い「ジャンプシステム」と呼ばれる離散集合上に拡張した「拡張されたM凸関数」に対して、その最小化アルゴリズムを論じた。
研究業績種別: 原著論文/Original Paper
資料種別: Journal Article
査読有無: あり/yes
単著共著: 共著/joint
発表雑誌名,発表学会名など: IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences
巻: E89-A
開始ページ: 1160
終了ページ: 1165
年月日: 2006年
出版社: 電子情報通信学会
出現コレクション:田中 健一郎

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