Stability of Two-Stage Stochastic Programs Under Problem-Dependent Costs
本論文は、距離ではなく問題依存のコストを用いる場合でも、双対表現に依存せず輸送結合を直接扱う新たな安定性アプローチを確立し、線形および混合整数2段階確率計画問題における最適値関数のリプシッツ連続性を証明するものである。
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337 件の論文
Optimal Embedding of Wiring Diagrams in Constrained Three-Dimensional Spaces
この論文は、配線図問題（WDP）を混合整数線形計画モデルとして定式化し、構造化されたネットワークグラフによる離散化を通じて、産業応用における制約付き 3 次元空間での配線や配管の最適配置を可能にする最適化フレームワークを提案しています。
Outlier-robust Autocovariance Least Square Estimation via Iteratively Reweighted Least Square
この論文は、従来の自己共分散最小二乗法（ALS）の限界を克服し、イノベーションレベルの適応的閾値処理と Huber 損失関数に基づく反復重み付き最小二乗法（IRLS）を組み合わせた「ALS-IRLS」を提案することで、外れ値に頑健なノイズ共分散推定を実現し、状態推定精度を大幅に向上させる手法を提示しています。
Capacity of Non-Separable Networks with Restricted Adversaries
この論文は、制限された敵対者が存在するネットワークにおける単一ソースマルチキャストの容量を研究し、従来のカットセット境界が厳密でなくなる状況において、外部符号と内部（ネットワーク）符号の共同設計の必要性を指摘し、特定のネットワーク構造に対する容量の正確な値や新たな下限を導出するとともに、分離可能性の概念を調査するものである。
PolyFormer: learning efficient reformulations for scalable optimization under complex physical constraints
この論文は、複雑な物理的制約を効率的な多面体再定式化に変換することで、最適化問題の複雑さと解の難易度を分離し、既存のソルバーによる高速かつ高品質な解決を可能にする新しい物理情報機械学習アプローチ「PolyFormer」を提案し、大規模な制約付き最適化タスクにおいて最大 6,400 倍の計算速度向上と 99.87% のメモリ削減を実現したことを示しています。
Loopless Proximal Riemannian Gradient EXTRA for Distributed Optimization on Compact Manifolds
本論文は、コンパクト多様体上の分散複合最適化問題（非滑正則化項付き）を解決するために、局所勾配評価と近接写像のみを用いた単一通信ラウンドで動作するループレスな「近接リーマンン梯度 EXTRA（PR-EXTRA）」アルゴリズムを提案し、定数ステップサイズで の部分線形収束速度を保証するものである。
Intrinsic Sequentiality in P: Causal Limits of Parallel Computation
この論文は、因果的実行がインスタンス仕様の一部である多項式時間決定問題を研究し、情報理論的限界により、その処理が本質的に直列的であり、並列計算による漸近的な高速化が不可能であることを示しています。
First-Order Geometry, Spectral Compression, and Structural Compatibility under Bounded Computation
この論文は、自己共役作用素によって制約を符号化する作用素論的定式化を通じて、最適化における勾配射影、スペクトル截断、および多目的適合性を単一の幾何学的構造として統合する枠組みを提案しています。
Rethinking Strict Dissipativity for Economic MPC
経済的モデル予測制御の漸近安定性を保証するために、最適制御問題の値関数と直接関連付けられ、厳密な受動性よりも検証が容易な新たな「2 つの貯蔵関数を必要とする厳密な受動性」という概念を提案し、その十分必要条件としての性質や終端コスト設計との関係を論じています。
Generative Adversarial Regression (GAR): Learning Conditional Risk Scenarios
この論文は、下流のリスク目的と整合する生成器を学習し、敵対的なポリシーを用いたミニマックス定式化を通じてロバストな条件付きリスクシナリオを生成する「Generative Adversarial Regression (GAR)」という枠組みを提案し、S&P 500 データを用いた実験で既存手法を上回るリスク保存性能を実証しています。
Optimal Savings under Transition Uncertainty and Learning Dynamics
本論文は、経済環境の遷移確率が未知でありベイズ学習を通じて更新される状況下における最適貯蓄問題を分析し、政策の存在・一意性・構造的特性を証明するとともに、転移の不確実性と学習が予防的動機や富の蓄積に与える影響を明らかにしている。
Faster Parametric Submodular Function Minimization by Exploiting Duality
本論文は、双対定式化と切断平面法を活用して、パラメトリック部分モジュラ関数最小化問題における正確な部分モジュラ最小化オーラクルの呼び出し回数を削減し、弱多項式時間アルゴリズムを提案するものである。
Dynamically Augmented CVaR for MDPs
この論文は、有限状態・行動空間を持つマルコフ決定過程（MDP）において、静的な CVaR の時間整合性を満たす「動的拡張 CVaR（DCVaR）」という新たなリスク指標を導入し、これを最適化する方策を構築するアルゴリズムを提案するとともに、その正当性を特殊な質量輸送問題の解析によって証明したものである。
Disjunctive Branch-and-Bound for Certifiably Optimal Low-Rank Matrix Completion
この論文は、既存のヒューリスティック手法では得られなかった最適性の証明を可能にするため、低ランク行列補完問題を射影行列の非凸集合上の凸問題として再定式化し、離散的な分枝限定法と新たな凸緩和法を組み合わせることで、大規模な問題においても証明可能な最適解またはそれに極めて近い解を効率的に導出する手法を提案しています。
On Lagrange multipliers of constrained optimization in Hilbert spaces
この論文は、従来の分離定理に基づく理論とは異なり、ラグランジュ乗数のための新たに開発された分解枠組みを用いて、ヒルベルト空間における拘束付き最適化問題、特に二次計画法に基づく手法の数学的基盤、ラグランジュ乗数の存在と一意性の必要十分条件、有限次元と無限次元空間の理論的相違、および古典的な増大ラグランジュ法の実質的な収束性の特徴付けを確立するものである。
On the role of semismoothness in nonsmooth numerical analysis: Theory
本論文は、 nonsmooth 問題の数値解法において、正確な部分微分や一般化ヤコビ行列が不要で、半滑らかな導関数で十分であることを示し、特にパラメータ付半滑らか* 包含に対する解写像の半滑らかな導関数と、その集合値部分の極限コ導関数や SC 導関数との関係を理論的に解明するとともに、半滑らか* 多価写像における厳密なプロ微分可能性に関する帰結を導出するものである。
Exploratory Optimal Stopping: A Singular Control Formulation
この論文は、ランダム化停止時間と累積残差エントロピー正則化を用いて最適停止問題を特異制御問題として定式化し、その解を導出するモデルベースおよびモデルフリーの強化学習アルゴリズムを提案し、その収束保証と高次元への拡張性を示しています。
Robust targeted exploration for systems with non-stochastic disturbances
本論文は、擾乱の分布に関する仮定を置かないエネルギー有界な擾乱を持つ不確かな線形時不変システム向けに、パラメータ推定の精度を保証する新たな標的探索戦略を提案し、半正定値計画問題を用いた設計手法と数値例による有効性を示しています。
Public Access Defibrillator Deployment for Cardiac Arrests: A Learn-Then-Optimize Approach with SHAP-based Interpretable Analytics
本論文は、地理データのみを用いた機械学習モデルと SHAP による解釈性分析を組み合わせ、心停止発生密度を SHAP 重み付きで最適化に反映させる「学習後最適化」アプローチを提案し、屋外心停止に対する自動体外式除細動器（AED）の効率的な配置を可能にする手法を確立したものである。
Score Matching Diffusion Based Feedback Control and Planning of Nonlinear Systems
本論文は、非線形制御アフィン系（特にドリフトフリーおよび線形時不変システム）の確率密度を制御するために、白色ノイズによる前向き拡散過程と、これを目標分布へ誘導する決定論的逆拡散過程に基づく新しいフィードバック制御・計画フレームワークを提案し、その理論的保証と数値的有効性を示しています。