Research

システム数理学講座では,数理計画法や統計的手法などの数理科学的アプローチによるシステム化とその応用に関する教育研究を行っています.最適化手法やデータ解析法の理論的展開に取り組み,企業における生産活動,社会現象や自然現象のモデリング,不確実性科学に基づくシステム解析,システム評価のための多基準型データ分析法などの研究を通じて,システム化技術を養うことを目指しています.

morita lab


主な研究テーマ

「データ解析と評価手法」→不確実や多様な状況から総合的な判断を行う

ばらつきや不確実性は意思決定をする上で考慮しなければならない重要な要因です.また,多様な価値基準があるときの評価法も必要になります.

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「最適化手法」→システム解析のための問題解決法を開発する

数理計画法による最適化のためのアルゴリズムを研究します.ここでも,大規模,不確実性,複雑さなどが大切な視点となります.

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「モデリングと最適化手法の応用」→データから情報を生み出して改善へつなげる

生産システムや社会システムなど私たちの周りにある様々なシステムの改善を目指しています.数理的モデルによるシステム化とその数理的手法による解析により,効率化と最適化を図ります.産学連携により現実の問題に積極的に取り組んでいます.


森田先生の研究概要

「諸問題を解決するためのシステム最適化とシステム評価手法」

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データはあふれるほどたくさん得られるようになりましたが,そこから役に立つ情報を引き出すのは容易ではありません.現実の諸問題を解決するためには,どのようなデータが必要か,それらをどのように活用するか,そしてどのような解決策を示すかなどを考えなければなりません.そこでは,問題を記述するためのシステムモデリング,問題を解析するためのシステム最適化手法やデータ解析手法,現象を把握するための評価手法などが必要となります. 不確実な状況下におけるロバストな意思決定のための数理計画法,予測や推定のためのデータ解析手法や統計的手法,包絡分析法における効率性評価法などの研究を行っています.


梅谷先生の研究概要

「大規模かつ複雑な問題を解析するための組合せ最適化手法」

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近年,産業や学術の分野における重要な問題の多くが組合せ最適化問題としてモデル化できることが知られるようになり,大規模かつ複雑な組合せ最適化問題を高速に解く需要が高まっています.しかし,組合せ最適化問題の多くはNP困難のクラスに属する計算困難な問題であり,これらの問題の厳密な最適解を現実的な計算時間で求めることは困難です.さらに,情報通信技術の急速な発展は情報爆発と呼ばれる問題の大規模・複雑化を引き起こし,応用上重要な組合せ最適化問題の解決はますます困難になっています. そこで,今後も大規模・複雑化が進むと予想される計算困難な組合せ最適化問題を現実的な計算時間で解く実用的なアルゴリズムを提案,開発しています.