文献
J-GLOBAL ID：201902261010116019
整理番号：19A0418950
劣モジュラ関数最大化問題に対する効率的な分枝限定法
An Efficient Branch-and-Bound Algorithm for Submodular Function Maximization
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著者 (6件)：
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資料名：
巻：
118
号：
284(IBISML2018 44-104)(Web)
ページ：
183-190 (WEB ONLY)
発行年：
2018年10月29日
JST資料番号：
S0532B
ISSN：
0913-5685
資料種別：
会議録 (C)
記事区分：
原著論文
発行国：
日本 (JPN)
言語：
日本語 (JA)
抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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劣モジュラ関数最大化問題では,貪欲法により短時間で良い近似解が得られることが知られている。しかし,特徴抽出やセンサ配置問題など厳密な最適解やより良い近似解が必要となる応用事例も少なくない。本研究では,多数の制約式をともなう整数計画問題の定式化に基づく分枝限定法を提案する。NemhauserとWolseyは一部の制約式からなる緩和問題から始め,緩和問題を解いては新しい制約式を1つ加える手続きを繰り返す制約生成法(constraint generation algorithm)を提案した。しかし,彼らの手法では多数の緩和問題を解く必要があり,多大な計算時間を要することが知られている。本研究では,各反復で効果的な制約式の集合を加えることで,少数の緩和問題を解くだけで最適値の良い上界を得る改良制約生成法(improved constraint generation algorithm)を提案し,これを分枝限定法に組み込んだ。代表的なベンチマーク問題例に対する数値実験により,提案手法が従来手法より良い性能を示すことを確認した。(著者抄録)
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (1件)：
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
数理計画法
引用文献 (19件)：
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W. Chen. and Y. Chen, and K. Weinberger, ′′Filtered search for submodular maximization with controllable approximation bounds,′′ Proceedings of the 18th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS’15), Vol.38, pp.156-164, San Diego, USA, May. 2015.
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V. Chvatal, ′′Linear Programming,′′ W. H. Freeman and Company, New York and Oxford, 1983.
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A. Das, and D. Kempe, ′′Submodular meets Spectral: Greedy Algorithms for Subset Selection, Sparse Approximation and Dictionary Selection,′′ Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning (ICML’11), pp.1057-1064, Washington, USA, 2011.
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D. Golovin, and A. Krause, ′′Adaptive submodularity: Theory and applications in active learning and stochastic optimization,′′ Journal of Artificial Intelligence Research, Vol.42, pp.427-486, 2011.
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A. Krause, and D. Golovin, ′′Submodular function maximization,′′ Tractability: Practical Approaches to Hard Problems, Cambridge University Press, 2014.
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タイトルに関連する用語 (3件)：
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