小林健助教が日本オペレーションズ・リサーチ学会第13回研究賞奨励賞を受賞
小林 健 助教
小林健助教が日本オペレーションズ・リサーチ学会 第13回研究賞奨励賞を受賞し、同学会の2023年秋季研究発表会 (2023年9月14日~15日) において表彰されました。
日本オペレーションズ・リサーチ学会研究賞奨励賞は、独創性と将来性に富みオペレーションズ・リサーチの発展に寄与する研究業績を挙げている若手研究者個人を対象とする賞で、 毎年4名程度が表彰されます。
今回受賞対象となった論文は以下の通りです。
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[1] K. Kobayashi and Y. Takano: A branch-and-cut algorithm for solving mixed-integer semidefinite optimization problems. Computational Optimization and Applications, 75 (2020), 493–513.
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[2] K. Kobayashi, Y. Takano, and K. Nakata: Bilevel cutting-plane algorithm for solving cardinality-constrained mean-CVaR portfolio optimization. Journal of Global Optimization, 81 (2021), 493–528.
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[3] K. Kobayashi, Y. Takano, and K. Nakata: Cardinality-constrained distributionally robust portfolio optimization. European Journal of Operational Research, 309 (2023), 1173–1182.
小林氏は、混合整数最適化・連続最適化・データサイエンスを専門に研究を行っている。 特に、混合整数半正定値最適化問題に対する高速解法の提案と収束性の証明、切除平面法の大規模混合整数線形最適化問題への応用、さらに金融工学への応用等、学術的価値の高い研究成果をあげている。
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