新任教員の紹介 [組合せ最適化，離散アルゴリズム]

この記事では2020年4月1日に数理・計算科学系に着任された澄田範奈講師にフォーカスします。

【研究内容】
主な研究テーマは、組合せ最適化問題を解くアルゴリズムです。組合せ最適化とは、条件を満たす中で最も良い組み合わせを求めることです。例えば、数あるおもちゃを複数の子供で分けるとき、公平さの指標が最も高くなるように分ける、といった問題があります。上記の例では組み合わせの数は有限で、このような場合はそれらを全て調べれば最適解が分かると思うかもしれません。しかし、問題の規模が大きくなると手間がかかり過ぎてしまうため、効率良く計算するためのアルゴリズムが必要となります。私の研究では、問題の数理的構造を生かした効率的アルゴリズムを構築することを目的としています。さらに、計算時間や解の良さの最悪ケースを考えることにより、理論的に性能評価も行います。

【最近の研究トピック】
組合せ最適化問題の中でも、問題のデータが徐々に明らかになっていく「オンライン最適化」やデータに不確実性がある「ロバスト最適化」といった問題にも取り組んでいます。お店にどんなお客さんがいつ来るかといった情報が事前に分かれば、お店はうまく人員や資源を配置してサービスを提供できるかもしれません。しかし、現実には、次に来るお客さんの情報は事前には分かりませんし、情報は誤差を含む場合もあります。このような情報がよく分からない中でも、全体として出来るだけ良い解を見つけるためのアルゴリズムを研究しています。

【担当授業】
学部3年生向けの「組合せアルゴリズム」という講義を担当しています。この講義では組合せ最適化の分野で基本的な問題とそのアルゴリズムを解説します。講義を通じて、組合せ最適化における基礎的な概念や技術を学ぶことを目的としています。

【学生へのメッセージ】
日々共に学んで研究していきましょう。

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