京都大学 大学院情報学研究科
システム科学専攻 情報システム分野
Information Systems Group
Department of Systems Science, Graduate School of Informatics, Kyoto University
Click here for English home page

不確実な事象を確かに理解する
〜 情報・サービスシステムにおける最適な意思決定をめざして 〜

不特定多数の利用者の競合により不確実性を伴う情報・サービスシステムにおいて、
「最適な」意思決定を行うための方法論について研究しています。


トップ    研究内容    メンバー    リンク   

研究内容

情報・サービスシステムの確率モデリングと性能解析
インターネット、携帯電話、クラウドサービス、コールセンタ、空港、病院、大型商業施設など、不特定多数の利用者に開かれた情報・サービスシステムにおいては、利用者が限りあるサービス資源を求めて競合し、「混雑現象」が発生します。そうした混雑現象は「待ち行列」とよばれる確率モデルで表現できますが、従来の待ち行列研究では、利用者およびサービス提供者の「戦略」を意識しないモデルが解析の中心でした。しかし、現実のシステムでは、利用者およびサービス提供者の双方が、何らかの戦略を持って意思決定を行っています。当分野では、そうした「戦略」を取り込んだ新しいモデル「戦略的待ち行列」に加え、従来型の未解決な待ち行列モデルや、その解析の基礎となるマルコフ連鎖に関する研究を行っています。

マルコフ連鎖のエルゴード解析と確率的アルゴリズムに関する研究
マルコフ連鎖の理論は、通信工学、生産・在庫管理、経済・金融工学、個体群動態学、気象学など、工学の諸分野で広く応用されています。 マルコフ連鎖の研究において、定常分布(極限分布)の存在条件・数値計算、および、定常分布への収束速度を対象とするエルゴード解析は、最も重要な研究課題の一つです。当分野では、マルコフ的な背後環境をもつ反射型ランダム・ウォークやそれを一般化したブロック・ヘッセンベルグ型マルコフ連鎖のエルゴード解析に取り組んでいます。また、エルゴード解析の応用として、マルコフ連鎖の切断近似の誤差評価や、マルコフ連鎖で表現できる確率的アルゴリズムの設計・性能解析なども行っています。

組合せ最適化問題の発見的解法に対する計算停止基準と性能評価手法の開発*
大規模な組合せ最適化問題を解く際には、局所探索法や欲張り法といった,現実的な時間で「質の良い解」を生み出す発見的解法がよく用いられます。一般に、発見的解法は計算時間をかければかけるほど、「質の良い解」を生み出す可能性が高まりますが、暫定解の質評価に関する統一的な方法論がないため、発見的解法の計算停止判断および性能評価は容易ではありません。そこで、実装が容易でかつ適用範囲の広い「ランダム多スタート局所探索法」やシミュレーティド・アニーリング(非対数冷却)の計算停止基準および性能評価基準を確立すべく、主として極値統計学を道具に研究を行っています。
*この研究課題は檀寛成先生(関西大学)、梅谷俊治(大阪大学)との共同研究です。