山下 真

情報・人工知能研究

Makoto Yamashita山下 真

准教授

応用数学数理最適化社会システム工学・安全システム (OR)

略歴

数理最適化分野の研究に従事しており、特に錐最適化問題に対する数値解法の研究を行っている。
近年は、これらで培った数値解法を基盤として、樹木園の種別構成問題など様々な最適化問題に取り組んでいる。

WRHIへの期待

国際的な研究視点による新しい研究シードの発見

研究プロジェクト

  • 樹木園種別構成問題に対する数値解法の構築

    樹木園を構成するときには、遺伝子の多様性を考慮しつつ利益を最大化できるように遺伝子の割合を決定する最適化問題が重要です。本研究では、遺伝子の多様性の制約が錐最適化の研究で用いられてきた二次錐によって表現されることを利用して、短時間で求解可能な数値解法を構築しています。

    実施期間: 2012-

    種別構成問題錐最適化問題

  • 手術室割り当てに関する最適化アプローチ

    複数の手術室があるときに、どの手術をどの手術室に割り当てるのがより良いかという割り当てを数理最適化のアプローチで行います。これにより、例えば残業時間最小化などの手術室割り当て方法を提案します。

    実施期間: 2018-

    手術室割り当てオペレーションズ・リサーチ最適化

2012

東京工業大学 准教授

2008

東京工業大学 助教

2007

神奈川大学 特別助教

2004

神奈川大学 特別助手

2013

日本オペレーションズリサーチ学会 研究賞奨励賞

2013

東京工業大学 挑戦的研究賞

2005

手島記念研究賞 [博士論文賞]

2003

船井情報科学振興賞
(小島政和、進藤晋、中田和秀、原辰次、藤沢克樹、水野眞治、吉瀬章子と共同受賞)

2019

Solving pooling problems with time discretization by LP and SOCP relaxations and rescheduling methods
Masaki Kimizuka, Sunyoung Kim and Makoto Yamashita
Journal of Global Optimization, Vol 75, Issue 3, pp. 631-654, November 2019

2018

An efficient second-order cone programming approach for optimal selection in tree breeding
Makoto Yamashita, Tim J. Mullin, Sena Safarina,
Optimization Letters , Vol. 12 , No. 7. pp 1683-1697, September 2018

2018

A Successive LP Approach with C-VaR Type Constraints for IMRT Optimization
Shogo Kishimoto and Makoto Yamashita
Operations Research for Health Care, Vol. 17, pp 55-64, June 2018