| 講演名 | 1998/3/19 線形計画法のためのネットワーク 山下 幸彦, |
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| 抄録(和) | これまで, 線形計画法は単体法または内点法を使って解かれてきた.しかしながら, これらには超並列計算に適さないという欠点があった.本論文では, 線形計画法のための新しいアルゴリズムを提案する.これらは, 連立線形不等式を解くための平均凸射影法を, 最大勾配法および共役勾配法で加速したものである.本論文では, これらが解に収束することを厳密に証明する.さらに, これらのアルゴリズムの1ステップごとの収束の速さ示す式を導出する.これらのアルゴリズムは非常に簡単であるので, 超並列計算が可能であることを示す.そして、そのためのネットワークを示す.さらに, 計算機実験によって実際に線形計画法を解き、本手法の有効性を示す. |
| 抄録(英) | We propose a set of new algorithms for linear programming. These algorithms are derived by accelerating the method of averaged convex projections for linear inequalities. We provide strict proofs for the convergence of our algorithms. The algorithms are so simple that they can be calculated by superparallel processing. To this effect. We propose networks for implementing the algorithms. Furthermore, we provide illustrative examples to demonstrate the capability of our algorithms. |
| キーワード(和) | 線形計画法 / 凸射影法 / 超並列計算 / 最大勾配法 / 共役勾配法 |
| キーワード(英) | linear programming / method of convex projections / supper-parallel processing / steepest descent method / conjugate gradient method |
| 資料番号 | |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 1998/3/19(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 線形計画法のためのネットワーク |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | New Networks for Linear Programming |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 線形計画法 / linear programming |
| キーワード(2)（和/英） | 凸射影法 / method of convex projections |
| キーワード(3)（和/英） | 超並列計算 / supper-parallel processing |
| キーワード(4)（和/英） | 最大勾配法 / steepest descent method |
| キーワード(5)（和/英） | 共役勾配法 / conjugate gradient method |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山下 幸彦 / Yukihiko Yamashita |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学・工学部・開発システム工学科 Department of International Development Engineering |
| 発表年月日 | 1998/3/19 |
| 資料番号 | |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 623 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |