ロバスト最適化法とその動向

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2014/06/01

タイトル(英語): Overview of Robust Optimization

著者名: 武田　朗子（東京大学大学院 情報理工学系研究科）

著者名(英語): Akiko Takeda (Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo)

キーワード: ロバスト最適化，不確実性下での意思決定，二次錐計画法，ポートフォリオ最適化，機械学習　　robust optimization，optimization under uncertainty，second-order cone programming，portfolio optimization，machine learning

要約(英語): Robust optimization is an approach to find a decision with the best worst-case performance under uncertainty. We introduce the basics of robust optimization, including reduction of simple robust optimization problems to tractable problems. We also show applications of robust optimization techniques to portfolio optimization and machine learning problems.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.134 No.6 （2014） 特集：デペンダブルなサービスシステムに貢献する情報・システム技術

本誌掲載ページ: 760-764 p

原稿種別: 解説／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/134/6/134_760/_article/-char/ja/