日本OR学会 関西支部 2023 年度若手研究発表会 優秀発表賞について

2023年度日本オペレーションズ・リサーチ学会 関西支部若手研究発表会 優秀発表賞について，下記の通りご報告いたします．なお，本賞は本研究発表会の開催日（2023年11月23日）付けで授与するものとします. また，授賞式は2024年度の日本オペレーションズ・リサーチ学会関西支部総会で行う予定です．

1. 授与する賞

「日本オペレーションズ・リサーチ学会 関西支部若手研究発表会 表彰規定」に基づき，日本オペレーションズ・リサーチ学会 関西支部若手研究発表会 優秀発表賞を授与する．

2. 賞の授与対象

2023年11月23日（木）に「2023年度日本オペレーションズ・リサーチ学会 関西支部若手研究発表会」が大阪大学吹田キャンパスにて開催された．本発表会で行われた口頭発表（全10件）が審査対象である．※10件の発表については本研究発表会のプログラム（別添）を参照のこと．

3. 選考結果およびその理由

下記の通り3件の優秀発表賞を選定した（以下，筆頭著者氏名の五十音順に記載）.

• 永井 琉生（京都大学）
  タイトル：「楕円体を用いたクラス分類モデルの提案」
  受賞理由：本発表では，多クラス分類手法である超楕円体マルチクラスサポートベクターマシン(SVM) が提案された．多クラス分類の主要な既存手法は，2値分類のためのSVMおよびその改良版のツインSVMやツイン超球体SVMをベースとして拡張されているが，超楕円体を用いたマルチクラスSVMは提案されていない．提案手法は，2値分類手法のツイン超楕円体SVMを多クラス分類へ拡張したものであり，複数の非凸2次計画問題を解いて分類のための超楕円体を構築するが，この問題には最適解が解析的に得られるような工夫が施されている．発表では，既存手法と適宜比較することで提案手法が持つ理論的優位性を明確にし，既存手法を上回る数値実験結果が示された．以上のように，理論面および実用面の双方で優れた研究発表であることが認められた．
• 野呂瀬 龍馬（大阪大学）
  タイトル：「強連結化問題の一般化に対する近似アルゴリズムの設計」
  受賞理由：本発表では，強連結全域部分グラフ問題の一般化である DM 既約全域部分グラフ問題に対する初の近似アルゴリズムが提案された．これらの問題は，入力グラフが完全であり辺重みが 0/1 である場合には多項式時間で解ける一方で，一般の場合にはハミルトン閉路問題などを含み NP 困難であることが知られている．発表の前半では，前者の問題に対して古くから知られている素朴な 2 近似アルゴリズが紹介された．発表の後半では，そのアイデアを素直に拡張することで後者の問題に対する 3 近似アルゴリズムが設計できることに加え，マトロイド交叉問題を応用することで近似比を 2 に下げられることと，その解析が漸近的にタイトである（近似比がいくらでも 2 に近くなる問題例が存在する）ことが示された．取り組んでいる問題とアイデア，およびその結果の要点が分かりやすく述べられた，優れた研究発表であった．
• 東田 昌大（大阪大学）
  タイトル：「Ornstein-Uhlenbeck 過程に対するリアルタイム観測誤差の D/GI/1 待ち行列を用いた解析」
  受賞理由：本発表は，Ornstein-Uhlenbeck 過程に対するリアルタイム観測誤差の解析に関する内容であった．ガウス分布に従う観測誤差が存在するという仮定の下，受信端末 (モニタ) が受信した観測値のうち最新のものから m 個分の値で条件づけた観測対象の現状態の期待値を推定値とする観測手法に対し，その自乗誤差の時間平均値が考察された．先行研究では，モニタが最新のサンプルを受信してからの経過時間を表す Age of Information (AoI) の値で条件づけた期待自乗誤差の表式が知られていたが，自乗誤差の時間平均に対する解析は未解決であった．本研究では，D/GI/1 待ち行列モデルにおいて，自乗誤差の時間平均値が満たす表式を導出し，さらに，利用観測値数 m がそれに与える影響を理論的ならびに数値的に考察された．研究の背景と課題が分かりやすく述べられるとともに，簡潔な形式の理論解析結果が紹介され，優れた研究発表であると認められた．