2024年確率系合同部会(10月12日、広島)についてのご案内

OR学会の確率系研究部会「待ち行列」,「確率最適化とその応用」,「信頼性の理論と応用」ならびにOR学会中国・四国支部の共催で合同部会を実施します.
聴講無料ですので,ふるってご参加ください.

研究会終了後,18時より情報交換会を予定しています.こちらにつきましては
参加費1,000円となっております.

なお,オンライン参加ならびに情報交換会へ参加予定の方は,
準備の都合上,10月12日(土)までに以下のフォームから
参加登録をお願いいたします.

参加登録フォーム
https://forms.office.com/r/3cbQ8w8VVD

 

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日時:10月19日(土)14:00-18:00
場所:広島大学東千田校舎A棟402講義室ならびにZoomオンライン
(広島市中区東千田町1丁目1-89)

14:00-14:05 開会挨拶

14:05-14:55 セッション1 座長:岡村寛之(広島大学)
講師:東京都立大学 肖 霄 氏
題目:Noise modeling in software reliability assessment(仮)
概要:Time series analysis often uses the Gaussian time series model, which assumes that the data follows a normal distribution. If the data appears to be a non-Gaussian time series, it is common to apply appropriate transformations to the data to approximately treat it as a Gaussian time series and perform analysis. On the other hand, various approaches have been proposed to model software failure data through statistical analysis with the aim of predicting software reliability. In this talk, we will focus on the keyword noise and review related approaches to the analysis of non-Gaussian time series. Inspired by the Poisson-Gaussian image noise modeling, which has been proposed in the field of digital image processing, we will also discuss some of the research results applying this method and the challenges that need to be overcome.

14:55-15:05 休憩

15:05-15:55 セッション2 座長:堀口正之(神奈川大学)
講師:九州工業大学 宮野 英次 氏
題目:解再構築型の組合せ最適化問題
概要:組合せ最適化問題に対する解法アルゴリズムは,与えられた制約条件を満たす実行可能解の中から,目的関数の値を最適にする解を見つけることを目的とする.通常のアルゴリズム設計では,制約条件を満たす解をゼロから求めることを仮定していることが多い.しかし,実際の場面では,ある程度の解が既に求められており,その解の一部を利用または変更して,より良い更新解を再構築する状況がある.本研究では,組合せ最適化問題の入力として従来の制約条件に加えて,初期解および初期解からの変更条件が与えられたときに,制約条件と変更条件をともに満足するような最適解を再構築する問題(解再構築型組合せ最適化問題と呼ぶ)の具体例と計算容易性・計算困難性の紹介を行う.

15:55-16:05 休憩

16:05-16:55 セッション3 座長:増山博之(東京都立大学)
講師:大和大学 大内 克久 氏
題目:M/G/1型マルコフ連鎖に対するレベル増分切断近似の誤差評価
概要:本講演では,M/G/1型マルコフ連鎖の定常分布を数値計算する際に発生する切断誤差について議論する.M/G/1型マルコフ連鎖の定常分布はRamaswamiの再帰式を用いて計算可能である.しかしながら,Ramaswamiの再帰式の入力は無限個の行列を含むため,実装するには適切な近似を行う必要がある.レベル増分切断近似はRamaswamiの再帰式を実装する近似手法の一つで,マルコフ連鎖の一推移あたりのレベル増分に上限を設けることで無限長の入力を有限長に切断する.本講演の主結果は,M/G/1型マルコフ連鎖に対するレベル増分切断近似の誤差の収束速度および上界である.まず,誤差がレベル増分分布の平衡分布の裾と漸近的に等価,つまり,同じ速度で減衰することを示す.さらに,計算可能な誤差上界を Foster-Lyapunov のドリフト条件の要素を用いて表す.最後に,誤差収束速度および誤差上界がどの程度の精度で評価できているかを簡単な数値例で確認する.

16:55-17:05 休憩

17:05-17:55 セッション4 座長:岡村寛之(広島大学)
講師:広島大学 小蔵 正輝 氏
題目:深層展開を用いたモデルベース制御系設計論
概要:深層展開は反復型アルゴリズムの収束を加速するための深層学習技術に基づくパラメータ調整手法である.深層展開はモデルベース機械学習手法の一つとして位置づけられ,無線信号処理などの分野において活発に研究,活用が進められている.近年ではマルコフ連鎖モンテカルロ法の性能改善にも用いられている.本講演では,深層展開を用いたモデルベース制御系設計手法の確立を目指した講演者らによる取り組みを紹介する.特に複雑ネットワーク,モデル予測制御,確定的システムの安定化,確率的システムの安定化に関する結果を紹介する.また,この取り組みを始めるに至った過程を学際融合の観点から振り返ると共に,深層展開と理論研究の親和性について議論を試みる.

17:55-18:00 閉会挨拶

18:00-18:40 情報交換会(広島大学東千田キャンパス地域連携フロアSENDA LAB)