–
2023-01-06
日時：2023年1月6日（金）13時〜17時
会場：東京大学 本郷キャンパス 工学部6号館 3階セミナー室AD（ハイブリッド開催）
講演 1：井床 利生 氏（IBM東京基礎研究所）
「量子計算機の実用化へ向けた最適化技術の応用」
講演 2：包 含 氏（京都大学）
「機械学習と凸共役の交わり」
参加費用：無料
参加資格：自由 (会員/非会員不問)。学生の方のご参加も歓迎いたします。
参加方法：以下のフォームから参加登録していただきますと、ZOOM接続先情報をメールにて自動返信いたします。
オンライン参加登録フォーム：https://forms.gle/Qnf3QhrTgkc5mxbV7
---
研究部会 最適化手法とアルゴリズム (SOMA)
http://trout.math.cst.nihon-u.ac.jp/~ito.m/soma/index.html
All day
2023-01-16 – 2023-01-20
（広報委員による代理投稿）
最適化ソフトウェアに関する研究で著名な Hans D. Mittelmann 氏とStefan Vigerske 氏を招いて
来年(2023年)の1月16日(月)～20日(金)に集中講義（最適化アルゴリズムとソフトウェアに関する講義と演習）を行うことになりました。
内容は以下の授業内容を参照下さい。第一線の専門家から最先端の最適化ソフトウェアに関する内容を学ぶことが出来ます。
本集中講義は九州大学大学院数理学府の授業として開催致しますが、同時に一般公開となりますので、興味ある方は是非この機会にご参加下さい。
ハイブリッド開催の予定になります。オンライン参加は聴講のみで質問や議論等は原則として出来ません。
2023年1月16日(月)～20日(金)
1: 現地参加 (九州大学伊都キャンパス)
2: オンライン参加 (Zoomウェビナー)
※事前登録要。後日参加登録URLをご案内いたします。
具体的な申し込み方法はまた後日連絡させていただきます。
講師
Prof. Hans D. Mittelmann（School of Math & Stat Sciences, Arizona State University)
http://plato.asu.edu/
Dr. Stefan Vigerske (Zuse Institute Berlin)
https://www.zib.de/members/vigerske
オーガナイザー
Dr. Yuji Shinano (Zuse Institute Berlin)
https://www.zib.de/members/shinano
藤澤克樹 (九州大学マス・フォア・インダストリ研究所)
授業内容（予定）
Session 1: Introduction, What will be covered, which resources will be used
Which software is available for unconstrained optimization?
Exercise: Use AMPL to solve unconstrained problems with unique
and multiple solutions
2023/01/16(Mon): 13:00 ? 14:30 [Lecture for Session 1]
2023/01/16(Mon): 14:50～16:20 [Exercise for Session 1]
Session 2: Nonlinear Least Squares and Nonlinear Systems of Equations
Which methods are available and have been implemented?
Exercise: Regular and singular nonlinear systems, a challenging
least squares problem also solved via orthogonal distance regression
2023/01/17(Tue): 10:30～12:00 [Answer for Session 1 and Lecture for Session 2]
2023/01/17(Tue): 13:30～14:30 [Exercise for Session 2]
Session 3: Constrained Nonlinear Programming, NLP
Classical methods such as SQP; interior point methods and
available software
Exercise: A bilevel NLP, a problem from distance geometry and one
from financial math
2023/01/17(Tue): 14:50～16:20 [Answer for Session 2 and lecture for Session 3]
2023/01/18(Wed): 10:30～12:00 [Exercise for Session 3]
2023/01/18(Wed): 13:30～14:30 [Answer for Session 3 and a kind of summary so far]
Session 4: Convex (and some nonconvex) Optimization, LP, QP, SDP, SOCP
Exercise: An LP from Compressive Sensing, two problems from Machine
Learning, an SOCP problem from Robust Optimization, using CPLEX,
Gurobi, and a global solver on nonconvex problems
2023/01/18(Wed): 14:50～16:20 [Lecture for Session 4]
2023/01/19(Thu): 10:30～12:00 [Answer for Session 4 and starts lecture for Session 5]
Session 5: Mixed Integer Linear Programming
Algorithms and available software
Exercise: Quadratic Assignment Problem
2023/01/19(Thu): 13:30～14:30 [Lectrue for Session 5]
2023/01/19(Thu): 14:50～16:20 [Exersise for Session 5]
2023/01/19(Thu): 16:50～17:50 [Answer for Session 5 and Summary]
Session 6: Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP), Global Optimization
Methods for Convex MINLP, e.g. Outer Approximation, branch-and-bound
Methods for Deterministic Global Optimization (nonconvex (MI)NLP), e.g., convexification, spatial branch-and-bound
Available Software
Exercise: a MINLP
2023/01/20(Fri): 10:30～12:00
2023/01/20(Fri): 13:30～15:00
All day
2023-01-16 – 2023-01-20
（広報委員による代理投稿）
最適化ソフトウェアに関する研究で著名な Hans D. Mittelmann 氏とStefan Vigerske 氏を招いて
来年(2023年)の1月16日(月)～20日(金)に集中講義（最適化アルゴリズムとソフトウェアに関する講義と演習）を行うことになりました。
内容は以下の授業内容を参照下さい。第一線の専門家から最先端の最適化ソフトウェアに関する内容を学ぶことが出来ます。
本集中講義は九州大学大学院数理学府の授業として開催致しますが、同時に一般公開となりますので、興味ある方は是非この機会にご参加下さい。
ハイブリッド開催の予定になります。オンライン参加は聴講のみで質問や議論等は原則として出来ません。
2023年1月16日(月)～20日(金)
1: 現地参加 (九州大学伊都キャンパス)
2: オンライン参加 (Zoomウェビナー)
※事前登録要。後日参加登録URLをご案内いたします。
具体的な申し込み方法はまた後日連絡させていただきます。
講師
Prof. Hans D. Mittelmann（School of Math & Stat Sciences, Arizona State University)
http://plato.asu.edu/
Dr. Stefan Vigerske (Zuse Institute Berlin)
https://www.zib.de/members/vigerske
オーガナイザー
Dr. Yuji Shinano (Zuse Institute Berlin)
https://www.zib.de/members/shinano
藤澤克樹 (九州大学マス・フォア・インダストリ研究所)
授業内容（予定）
Session 1: Introduction, What will be covered, which resources will be used
Which software is available for unconstrained optimization?
Exercise: Use AMPL to solve unconstrained problems with unique
and multiple solutions
2023/01/16(Mon): 13:00 ? 14:30 [Lecture for Session 1]
2023/01/16(Mon): 14:50～16:20 [Exercise for Session 1]
Session 2: Nonlinear Least Squares and Nonlinear Systems of Equations
Which methods are available and have been implemented?
Exercise: Regular and singular nonlinear systems, a challenging
least squares problem also solved via orthogonal distance regression
2023/01/17(Tue): 10:30～12:00 [Answer for Session 1 and Lecture for Session 2]
2023/01/17(Tue): 13:30～14:30 [Exercise for Session 2]
Session 3: Constrained Nonlinear Programming, NLP
Classical methods such as SQP; interior point methods and
available software
Exercise: A bilevel NLP, a problem from distance geometry and one
from financial math
2023/01/17(Tue): 14:50～16:20 [Answer for Session 2 and lecture for Session 3]
2023/01/18(Wed): 10:30～12:00 [Exercise for Session 3]
2023/01/18(Wed): 13:30～14:30 [Answer for Session 3 and a kind of summary so far]
Session 4: Convex (and some nonconvex) Optimization, LP, QP, SDP, SOCP
Exercise: An LP from Compressive Sensing, two problems from Machine
Learning, an SOCP problem from Robust Optimization, using CPLEX,
Gurobi, and a global solver on nonconvex problems
2023/01/18(Wed): 14:50～16:20 [Lecture for Session 4]
2023/01/19(Thu): 10:30～12:00 [Answer for Session 4 and starts lecture for Session 5]
Session 5: Mixed Integer Linear Programming
Algorithms and available software
Exercise: Quadratic Assignment Problem
2023/01/19(Thu): 13:30～14:30 [Lectrue for Session 5]
2023/01/19(Thu): 14:50～16:20 [Exersise for Session 5]
2023/01/19(Thu): 16:50～17:50 [Answer for Session 5 and Summary]
Session 6: Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP), Global Optimization
Methods for Convex MINLP, e.g. Outer Approximation, branch-and-bound
Methods for Deterministic Global Optimization (nonconvex (MI)NLP), e.g., convexification, spatial branch-and-bound
Available Software
Exercise: a MINLP
2023/01/20(Fri): 10:30～12:00
2023/01/20(Fri): 13:30～15:00
All day
2023-01-16 – 2023-01-20
（広報委員による代理投稿）
最適化ソフトウェアに関する研究で著名な Hans D. Mittelmann 氏とStefan Vigerske 氏を招いて
来年(2023年)の1月16日(月)～20日(金)に集中講義（最適化アルゴリズムとソフトウェアに関する講義と演習）を行うことになりました。
内容は以下の授業内容を参照下さい。第一線の専門家から最先端の最適化ソフトウェアに関する内容を学ぶことが出来ます。
本集中講義は九州大学大学院数理学府の授業として開催致しますが、同時に一般公開となりますので、興味ある方は是非この機会にご参加下さい。
ハイブリッド開催の予定になります。オンライン参加は聴講のみで質問や議論等は原則として出来ません。
2023年1月16日(月)～20日(金)
1: 現地参加 (九州大学伊都キャンパス)
2: オンライン参加 (Zoomウェビナー)
※事前登録要。後日参加登録URLをご案内いたします。
具体的な申し込み方法はまた後日連絡させていただきます。
講師
Prof. Hans D. Mittelmann（School of Math & Stat Sciences, Arizona State University)
http://plato.asu.edu/
Dr. Stefan Vigerske (Zuse Institute Berlin)
https://www.zib.de/members/vigerske
オーガナイザー
Dr. Yuji Shinano (Zuse Institute Berlin)
https://www.zib.de/members/shinano
藤澤克樹 (九州大学マス・フォア・インダストリ研究所)
授業内容（予定）
Session 1: Introduction, What will be covered, which resources will be used
Which software is available for unconstrained optimization?
Exercise: Use AMPL to solve unconstrained problems with unique
and multiple solutions
2023/01/16(Mon): 13:00 ? 14:30 [Lecture for Session 1]
2023/01/16(Mon): 14:50～16:20 [Exercise for Session 1]
Session 2: Nonlinear Least Squares and Nonlinear Systems of Equations
Which methods are available and have been implemented?
Exercise: Regular and singular nonlinear systems, a challenging
least squares problem also solved via orthogonal distance regression
2023/01/17(Tue): 10:30～12:00 [Answer for Session 1 and Lecture for Session 2]
2023/01/17(Tue): 13:30～14:30 [Exercise for Session 2]
Session 3: Constrained Nonlinear Programming, NLP
Classical methods such as SQP; interior point methods and
available software
Exercise: A bilevel NLP, a problem from distance geometry and one
from financial math
2023/01/17(Tue): 14:50～16:20 [Answer for Session 2 and lecture for Session 3]
2023/01/18(Wed): 10:30～12:00 [Exercise for Session 3]
2023/01/18(Wed): 13:30～14:30 [Answer for Session 3 and a kind of summary so far]
Session 4: Convex (and some nonconvex) Optimization, LP, QP, SDP, SOCP
Exercise: An LP from Compressive Sensing, two problems from Machine
Learning, an SOCP problem from Robust Optimization, using CPLEX,
Gurobi, and a global solver on nonconvex problems
2023/01/18(Wed): 14:50～16:20 [Lecture for Session 4]
2023/01/19(Thu): 10:30～12:00 [Answer for Session 4 and starts lecture for Session 5]
Session 5: Mixed Integer Linear Programming
Algorithms and available software
Exercise: Quadratic Assignment Problem
2023/01/19(Thu): 13:30～14:30 [Lectrue for Session 5]
2023/01/19(Thu): 14:50～16:20 [Exersise for Session 5]
2023/01/19(Thu): 16:50～17:50 [Answer for Session 5 and Summary]
Session 6: Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP), Global Optimization
Methods for Convex MINLP, e.g. Outer Approximation, branch-and-bound
Methods for Deterministic Global Optimization (nonconvex (MI)NLP), e.g., convexification, spatial branch-and-bound
Available Software
Exercise: a MINLP
2023/01/20(Fri): 10:30～12:00
2023/01/20(Fri): 13:30～15:00
All day
2023-01-18 – 2023-01-20
（広報委員による代理投稿）
第39回 (2022年度) 待ち行列シンポジウム
1. 日程: 2023年1月18日 (水) ～ 20日 (金)
2. 開催方法: オンラインおよび現地開催のハイブリッド
※状況によってオンライン開催のみへ変更となる場合がございます
3. 場所 (現地開催):
早稲田大学本キャンパス小野記念講堂
(東京都新宿区戸塚町1-103 早稲田大学本キャンパス 27号館 地下2階)
アクセスに関しては以下をご確認ください．
https://www.waseda.jp/culture/about/facilities/
https://www.waseda.jp/school/art/access/ono_auditorium/
4. 研究発表
待ち行列シンポジウムでは現在，以下のセッションを予定しています．
・特別講演
大西 匡光 氏
大和大学政治経済学部 教授
大阪大学数理データ科学教育研究センター 招へい教授
大阪大学 名誉教授
・企画セッション
・一般セッション
・学生セッション
・ショートペーパーセッション
＜ショートペーパーセッションについて＞
発表内容については未完成ではあるものの，有望で新しい知見をいち早く共有し，
参加者との議論により研究を深めることを目的とするセッションです．
一般，学生いずれも投稿可能です．
1）学生で発表される方は，待ち行列研究部会研究奨励賞にエントリーが可能です．
「参加・発表申込みフォーム」からお申し込みいただく際に，
「待ち行列研究部会研究奨励賞への応募」欄の「希望する」を選択してください．
詳しくは研究奨励賞規定（/queue/wp-content/uploads/sites/8/2021/03/award_rule.pdf）をご覧下さい．
（選考対象は実質的に「広く確率モデルに関連した研究」となっております）
2） 発表者が多数となった場合，発表時間の短縮をお願いすることがあります．
予めご了承下さい．
5. 参加費
4,000 円 (一般・学生共通，報文集代含む）
※報文集については，発表・参加申し込みの際にご記入いただいた住所宛に事前郵送させていただきます．
下記口座へ， 2022年12月23日 (金) までに参加費を振り込んでください．
※ 参加費振り込み期限が例年より早くなっています．ご注意ください．
※ 複数の方の参加費を一括してお振り込み頂く場合には，別途下記までご連絡下さい．
会計担当: 加藤 憲一（神奈川大学）
E-mail:queue_inquiry[at]googlegroups.com
・ゆうちょ銀行もしくは郵便局で手続きする場合
ゆうちょ総合口座
記号・番号：10970-11565571
口座名義：待ち行列シンポジウム
・他の金融機関から手続きする場合
銀行名：ゆうちょ銀行
支店名：ゼロ九八（ゼロキュウハチ）
口座種類：普通預金
口座番号：1156557
口座名義：マチギョウレツシンポジウム
6. 発表申し込みならびに論文投稿の締切
発表申し込みの締切: 11月18日（金）
論文投稿の締切：12月12日 (月)
7.待ち行列シンポジウムの Webページ
https://sites.google.com/view/qsymp2022/top
※「発表・参加申込みフォーム」，「論文投稿フォーム」，
「論文原稿投稿要領」などはこのページからアクセスできます．
8. 問い合わせ先
queue_inquiry[at]googlegroups.com （大阪大学 井上 文彰）
All day
2023-01-16 – 2023-01-20
（広報委員による代理投稿）
最適化ソフトウェアに関する研究で著名な Hans D. Mittelmann 氏とStefan Vigerske 氏を招いて
来年(2023年)の1月16日(月)～20日(金)に集中講義（最適化アルゴリズムとソフトウェアに関する講義と演習）を行うことになりました。
内容は以下の授業内容を参照下さい。第一線の専門家から最先端の最適化ソフトウェアに関する内容を学ぶことが出来ます。
本集中講義は九州大学大学院数理学府の授業として開催致しますが、同時に一般公開となりますので、興味ある方は是非この機会にご参加下さい。
ハイブリッド開催の予定になります。オンライン参加は聴講のみで質問や議論等は原則として出来ません。
2023年1月16日(月)～20日(金)
1: 現地参加 (九州大学伊都キャンパス)
2: オンライン参加 (Zoomウェビナー)
※事前登録要。後日参加登録URLをご案内いたします。
具体的な申し込み方法はまた後日連絡させていただきます。
講師
Prof. Hans D. Mittelmann（School of Math & Stat Sciences, Arizona State University)
http://plato.asu.edu/
Dr. Stefan Vigerske (Zuse Institute Berlin)
https://www.zib.de/members/vigerske
オーガナイザー
Dr. Yuji Shinano (Zuse Institute Berlin)
https://www.zib.de/members/shinano
藤澤克樹 (九州大学マス・フォア・インダストリ研究所)
授業内容（予定）
Session 1: Introduction, What will be covered, which resources will be used
Which software is available for unconstrained optimization?
Exercise: Use AMPL to solve unconstrained problems with unique
and multiple solutions
2023/01/16(Mon): 13:00 ? 14:30 [Lecture for Session 1]
2023/01/16(Mon): 14:50～16:20 [Exercise for Session 1]
Session 2: Nonlinear Least Squares and Nonlinear Systems of Equations
Which methods are available and have been implemented?
Exercise: Regular and singular nonlinear systems, a challenging
least squares problem also solved via orthogonal distance regression
2023/01/17(Tue): 10:30～12:00 [Answer for Session 1 and Lecture for Session 2]
2023/01/17(Tue): 13:30～14:30 [Exercise for Session 2]
Session 3: Constrained Nonlinear Programming, NLP
Classical methods such as SQP; interior point methods and
available software
Exercise: A bilevel NLP, a problem from distance geometry and one
from financial math
2023/01/17(Tue): 14:50～16:20 [Answer for Session 2 and lecture for Session 3]
2023/01/18(Wed): 10:30～12:00 [Exercise for Session 3]
2023/01/18(Wed): 13:30～14:30 [Answer for Session 3 and a kind of summary so far]
Session 4: Convex (and some nonconvex) Optimization, LP, QP, SDP, SOCP
Exercise: An LP from Compressive Sensing, two problems from Machine
Learning, an SOCP problem from Robust Optimization, using CPLEX,
Gurobi, and a global solver on nonconvex problems
2023/01/18(Wed): 14:50～16:20 [Lecture for Session 4]
2023/01/19(Thu): 10:30～12:00 [Answer for Session 4 and starts lecture for Session 5]
Session 5: Mixed Integer Linear Programming
Algorithms and available software
Exercise: Quadratic Assignment Problem
2023/01/19(Thu): 13:30～14:30 [Lectrue for Session 5]
2023/01/19(Thu): 14:50～16:20 [Exersise for Session 5]
2023/01/19(Thu): 16:50～17:50 [Answer for Session 5 and Summary]
Session 6: Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP), Global Optimization
Methods for Convex MINLP, e.g. Outer Approximation, branch-and-bound
Methods for Deterministic Global Optimization (nonconvex (MI)NLP), e.g., convexification, spatial branch-and-bound
Available Software
Exercise: a MINLP
2023/01/20(Fri): 10:30～12:00
2023/01/20(Fri): 13:30～15:00
All day
2023-01-18 – 2023-01-20
（広報委員による代理投稿）
第39回 (2022年度) 待ち行列シンポジウム
1. 日程: 2023年1月18日 (水) ～ 20日 (金)
2. 開催方法: オンラインおよび現地開催のハイブリッド
※状況によってオンライン開催のみへ変更となる場合がございます
3. 場所 (現地開催):
早稲田大学本キャンパス小野記念講堂
(東京都新宿区戸塚町1-103 早稲田大学本キャンパス 27号館 地下2階)
アクセスに関しては以下をご確認ください．
https://www.waseda.jp/culture/about/facilities/
https://www.waseda.jp/school/art/access/ono_auditorium/
4. 研究発表
待ち行列シンポジウムでは現在，以下のセッションを予定しています．
・特別講演
大西 匡光 氏
大和大学政治経済学部 教授
大阪大学数理データ科学教育研究センター 招へい教授
大阪大学 名誉教授
・企画セッション
・一般セッション
・学生セッション
・ショートペーパーセッション
＜ショートペーパーセッションについて＞
発表内容については未完成ではあるものの，有望で新しい知見をいち早く共有し，
参加者との議論により研究を深めることを目的とするセッションです．
一般，学生いずれも投稿可能です．
1）学生で発表される方は，待ち行列研究部会研究奨励賞にエントリーが可能です．
「参加・発表申込みフォーム」からお申し込みいただく際に，
「待ち行列研究部会研究奨励賞への応募」欄の「希望する」を選択してください．
詳しくは研究奨励賞規定（/queue/wp-content/uploads/sites/8/2021/03/award_rule.pdf）をご覧下さい．
（選考対象は実質的に「広く確率モデルに関連した研究」となっております）
2） 発表者が多数となった場合，発表時間の短縮をお願いすることがあります．
予めご了承下さい．
5. 参加費
4,000 円 (一般・学生共通，報文集代含む）
※報文集については，発表・参加申し込みの際にご記入いただいた住所宛に事前郵送させていただきます．
下記口座へ， 2022年12月23日 (金) までに参加費を振り込んでください．
※ 参加費振り込み期限が例年より早くなっています．ご注意ください．
※ 複数の方の参加費を一括してお振り込み頂く場合には，別途下記までご連絡下さい．
会計担当: 加藤 憲一（神奈川大学）
E-mail:queue_inquiry[at]googlegroups.com
・ゆうちょ銀行もしくは郵便局で手続きする場合
ゆうちょ総合口座
記号・番号：10970-11565571
口座名義：待ち行列シンポジウム
・他の金融機関から手続きする場合
銀行名：ゆうちょ銀行
支店名：ゼロ九八（ゼロキュウハチ）
口座種類：普通預金
口座番号：1156557
口座名義：マチギョウレツシンポジウム
6. 発表申し込みならびに論文投稿の締切
発表申し込みの締切: 11月18日（金）
論文投稿の締切：12月12日 (月)
7.待ち行列シンポジウムの Webページ
https://sites.google.com/view/qsymp2022/top
※「発表・参加申込みフォーム」，「論文投稿フォーム」，
「論文原稿投稿要領」などはこのページからアクセスできます．
8. 問い合わせ先
queue_inquiry[at]googlegroups.com （大阪大学 井上 文彰）
All day
2023-01-16 – 2023-01-20
（広報委員による代理投稿）
最適化ソフトウェアに関する研究で著名な Hans D. Mittelmann 氏とStefan Vigerske 氏を招いて
来年(2023年)の1月16日(月)～20日(金)に集中講義（最適化アルゴリズムとソフトウェアに関する講義と演習）を行うことになりました。
内容は以下の授業内容を参照下さい。第一線の専門家から最先端の最適化ソフトウェアに関する内容を学ぶことが出来ます。
本集中講義は九州大学大学院数理学府の授業として開催致しますが、同時に一般公開となりますので、興味ある方は是非この機会にご参加下さい。
ハイブリッド開催の予定になります。オンライン参加は聴講のみで質問や議論等は原則として出来ません。
2023年1月16日(月)～20日(金)
1: 現地参加 (九州大学伊都キャンパス)
2: オンライン参加 (Zoomウェビナー)
※事前登録要。後日参加登録URLをご案内いたします。
具体的な申し込み方法はまた後日連絡させていただきます。
講師
Prof. Hans D. Mittelmann（School of Math & Stat Sciences, Arizona State University)
http://plato.asu.edu/
Dr. Stefan Vigerske (Zuse Institute Berlin)
https://www.zib.de/members/vigerske
オーガナイザー
Dr. Yuji Shinano (Zuse Institute Berlin)
https://www.zib.de/members/shinano
藤澤克樹 (九州大学マス・フォア・インダストリ研究所)
授業内容（予定）
Session 1: Introduction, What will be covered, which resources will be used
Which software is available for unconstrained optimization?
Exercise: Use AMPL to solve unconstrained problems with unique
and multiple solutions
2023/01/16(Mon): 13:00 ? 14:30 [Lecture for Session 1]
2023/01/16(Mon): 14:50～16:20 [Exercise for Session 1]
Session 2: Nonlinear Least Squares and Nonlinear Systems of Equations
Which methods are available and have been implemented?
Exercise: Regular and singular nonlinear systems, a challenging
least squares problem also solved via orthogonal distance regression
2023/01/17(Tue): 10:30～12:00 [Answer for Session 1 and Lecture for Session 2]
2023/01/17(Tue): 13:30～14:30 [Exercise for Session 2]
Session 3: Constrained Nonlinear Programming, NLP
Classical methods such as SQP; interior point methods and
available software
Exercise: A bilevel NLP, a problem from distance geometry and one
from financial math
2023/01/17(Tue): 14:50～16:20 [Answer for Session 2 and lecture for Session 3]
2023/01/18(Wed): 10:30～12:00 [Exercise for Session 3]
2023/01/18(Wed): 13:30～14:30 [Answer for Session 3 and a kind of summary so far]
Session 4: Convex (and some nonconvex) Optimization, LP, QP, SDP, SOCP
Exercise: An LP from Compressive Sensing, two problems from Machine
Learning, an SOCP problem from Robust Optimization, using CPLEX,
Gurobi, and a global solver on nonconvex problems
2023/01/18(Wed): 14:50～16:20 [Lecture for Session 4]
2023/01/19(Thu): 10:30～12:00 [Answer for Session 4 and starts lecture for Session 5]
Session 5: Mixed Integer Linear Programming
Algorithms and available software
Exercise: Quadratic Assignment Problem
2023/01/19(Thu): 13:30～14:30 [Lectrue for Session 5]
2023/01/19(Thu): 14:50～16:20 [Exersise for Session 5]
2023/01/19(Thu): 16:50～17:50 [Answer for Session 5 and Summary]
Session 6: Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP), Global Optimization
Methods for Convex MINLP, e.g. Outer Approximation, branch-and-bound
Methods for Deterministic Global Optimization (nonconvex (MI)NLP), e.g., convexification, spatial branch-and-bound
Available Software
Exercise: a MINLP
2023/01/20(Fri): 10:30～12:00
2023/01/20(Fri): 13:30～15:00
All day
2023-01-18 – 2023-01-20
（広報委員による代理投稿）
第39回 (2022年度) 待ち行列シンポジウム
1. 日程: 2023年1月18日 (水) ～ 20日 (金)
2. 開催方法: オンラインおよび現地開催のハイブリッド
※状況によってオンライン開催のみへ変更となる場合がございます
3. 場所 (現地開催):
早稲田大学本キャンパス小野記念講堂
(東京都新宿区戸塚町1-103 早稲田大学本キャンパス 27号館 地下2階)
アクセスに関しては以下をご確認ください．
https://www.waseda.jp/culture/about/facilities/
https://www.waseda.jp/school/art/access/ono_auditorium/
4. 研究発表
待ち行列シンポジウムでは現在，以下のセッションを予定しています．
・特別講演
大西 匡光 氏
大和大学政治経済学部 教授
大阪大学数理データ科学教育研究センター 招へい教授
大阪大学 名誉教授
・企画セッション
・一般セッション
・学生セッション
・ショートペーパーセッション
＜ショートペーパーセッションについて＞
発表内容については未完成ではあるものの，有望で新しい知見をいち早く共有し，
参加者との議論により研究を深めることを目的とするセッションです．
一般，学生いずれも投稿可能です．
1）学生で発表される方は，待ち行列研究部会研究奨励賞にエントリーが可能です．
「参加・発表申込みフォーム」からお申し込みいただく際に，
「待ち行列研究部会研究奨励賞への応募」欄の「希望する」を選択してください．
詳しくは研究奨励賞規定（/queue/wp-content/uploads/sites/8/2021/03/award_rule.pdf）をご覧下さい．
（選考対象は実質的に「広く確率モデルに関連した研究」となっております）
2） 発表者が多数となった場合，発表時間の短縮をお願いすることがあります．
予めご了承下さい．
5. 参加費
4,000 円 (一般・学生共通，報文集代含む）
※報文集については，発表・参加申し込みの際にご記入いただいた住所宛に事前郵送させていただきます．
下記口座へ， 2022年12月23日 (金) までに参加費を振り込んでください．
※ 参加費振り込み期限が例年より早くなっています．ご注意ください．
※ 複数の方の参加費を一括してお振り込み頂く場合には，別途下記までご連絡下さい．
会計担当: 加藤 憲一（神奈川大学）
E-mail:queue_inquiry[at]googlegroups.com
・ゆうちょ銀行もしくは郵便局で手続きする場合
ゆうちょ総合口座
記号・番号：10970-11565571
口座名義：待ち行列シンポジウム
・他の金融機関から手続きする場合
銀行名：ゆうちょ銀行
支店名：ゼロ九八（ゼロキュウハチ）
口座種類：普通預金
口座番号：1156557
口座名義：マチギョウレツシンポジウム
6. 発表申し込みならびに論文投稿の締切
発表申し込みの締切: 11月18日（金）
論文投稿の締切：12月12日 (月)
7.待ち行列シンポジウムの Webページ
https://sites.google.com/view/qsymp2022/top
※「発表・参加申込みフォーム」，「論文投稿フォーム」，
「論文原稿投稿要領」などはこのページからアクセスできます．
8. 問い合わせ先
queue_inquiry[at]googlegroups.com （大阪大学 井上 文彰）
–
2023-01-20
１．日時：2023年1月20日（金）16:00-17:30
２．開催方法：web開催（zoom）
３．スケジュール
①16:00-17:30
東北大学 大学院工学研究科 技術社会システム専攻 教授 中田 俊彦 氏
講演タイトル「 地域エネルギー需給データベースを用いたゼロカーボン設計」
●講演概要：確定次第、情報を更新します。
４．定員：50人程度
５．会費：なし
６．出欠：ご参加頂ける方は、下記の申込フォームより登録をお願いします。
登録者へ研究会開催前日までに当日の接続先をご連絡差し上げます。
※1/18（水）締切
なお、参加申し込み後の欠席の場合は、ご連絡は不要です。
また、途中参加、途中退席の場合も、ご連絡は不要です。
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
７．その他
・学部生、院生の方の参加も歓迎致します。
・本研究会の録音録画は出来ません。
・参加希望者へ送付する会議案内（接続先アドレス）の転送は禁止とします。
８．問い合わせ先
「エネルギーシステムの進化とOR」研究部会 幹事
株式会社 構造計画研究所
社会デザイン・マーケティング部 宇田川佑介
yusuke-udagawa@kke.co.jp
–
2023-01-27
日時：令和5年1月27日 15:00～16:30
場所：ハイブリッド（政策研究大学院大学・4階研究会室4B + オンライン）
テーマと講師
１．タイトル：国際人道法遵守のためのロボット運用システム
辻田 哲平（防衛大学校）
概要：近年発展が目覚ましいロボット兵器システムや自律型致死兵器システム (LAWS, Lethal Autonomous Weapons Systems)は，賛否両論が語られることが多い．しかし，その多くは断片的な情報に基づいた概念的な議論のみで，実物のロボット・センサを用いて，どのような危険性が存在し，どのように規制すべきかを公に論じている具体的な研究は見当たらない．一方で，ロシアによるウクライナ侵攻におけるドローンの使用例のように，ロボット兵器システムは実戦ですでに使用されている．
現実的視点から経験に基づいて戦争・戦闘を規制して，できるだけその被害を減らすことを目的に，何世紀にもわたり作り上げられてきた人類の知恵が国際人道法 (IHL, International Humanitarian Law) であるが，ロボット兵器システムにおいてIHLを遵守して運用する方法については，議論の余地がある．本講演では，講師らがロボット研究者目線で提案をしている，ロボット兵器システムをIHLに沿って運用するするための技術的フレームワークについて紹介する．
------------------------------------------------------------------------
★★★参加申込★★★
下記をご記入の上、令和5年1月20日までに、
研究部会幹事 佐久間大（sakuma@nda.ac.jp）までご返信ください．
---8<-----8<-----8<---
お名前：
ご所属：
ご参加の形態：対面／遠隔 ←どちらか一方を残してください
緊急時連絡先：
連絡事項