研究業績

2019.08.10

発表論文

  1. Hiroki Tanabe, Ellen H. Fukuda, and Nobuo Yamashita: A globally convergent fast iterative shrinkage-thresholding algorithm with a new momentum factor for single and multi-objective convex optimization. Submitted, 2022. [pdf]
  2. Hiroki Tanabe., Ellen H. Fukuda, and Nobuo Yamashita: Convergence rates analysis of a multiobjective proximal gradient method, Optimization Letters, 2022. [doi | pdf]
  3. Hiroki Tanabe, Ellen H. Fukuda, and Nobuo Yamashita: New merit functions for multiobjective optimization and their properties. Submitted, 2022. [pdf]
  4. Hiroki Tanabe., Ellen H. Fukuda, and Nobuo Yamashita: An accelerated proximal gradient method for multiobjective optimization, Submitted, 2022. [pdf]
  5. Hiroki Tanabe, Ellen H. Fukuda, and Nobuo Yamashita: Proximal gradient methods for multiobjective optimization and their applications, Computational Optimization and Applications, 72(2), pp. 339–361, 2019.  [doi | pdf]

国際会議発表

  1. Hiroki Tanabe, Ellen H. Fukuda, and Nobuo Yamashita: An accelerated proximal gradient method for multiobjective optimization, SIAM Conference on Optimization 2021, Online, July 2021.
  2. Hiroki Tanabe, Ellen H. Fukuda and Nobuo Yamashita: Multiobjective proximal gradient methods and application to robust multiobjective optimization, 17th EUROPT Workshop on Advances in Continuous Optimization, No. 98, Glasgow UK, June 2019.
  3. Hiroki Tanabe, Ellen H. Fukuda and Nobuo Yamashita: Merit functions for nonlinear multiobjective optimization and convergence rates analysis of proximal gradient methods, 30th European Conference on Operational Research, No. 1864, Dublin Ireland, June 2019.
  4. Hiroki Tanabe, Ellen H. Fukuda and Nobuo Yamashita: A proximal gradient method for multiobjective optimization and application to robust multiobjective optimization, Society of Instrument and Control Engineers Annual Conference 2018, No. 128, Nara Japan, September 2018. 【若手論文賞ファイナリスト】

国内学会発表

  1. 田辺広樹, 福田エレン秀美, 山下信雄: 多目的最適化問題に対する加速付き近接勾配法におけるステップ幅の一般化と点列の収束性について, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2022年春季研究発表会, 東京・オンライン開催, 3月 2022年.
  2. 田辺広樹, 福田エレン秀美, 山下信雄: 多目的最適化問題に対する加速付き近接勾配法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021年春季研究発表会, 東京・オンライン開催, 3月 2021年.
  3. 田辺広樹, 福田エレン秀美, 山下信雄: 多目的最適化問題に対する新しいメリット関数, 京都大学第15回ICTイノベーション, 京都・オンライン開催, 2月 2021年. 【ポスターセッション】
  4. 田辺広樹, 福田エレン秀美, 山下信雄: 多目的最適化問題に対する様々なメリット関数とl_1正則化項を含んだ多目的最適化問題に対するメリット関数の効率的な計算方法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2020年春季研究発表会, 奈良, 3月 2020年．
  5. 田辺広樹, 福田エレン秀美, 山下信雄: 多目的最適化問題に対する新たな解法: 多目的近接勾配法, 京都大学第14回ICTイノベーション, 京都, 2月 2020年. 【ポスターセッション・優秀研究賞】
  6. 田辺広樹, 福田エレン秀美, 山下信雄: 多目的最適化問題に対するメリット関数とそれを用いた様々な解析, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2019年春季研究発表会, 千葉, 3月 2019年．
  7. 田辺広樹, 福田エレン秀美, 山下信雄: 多目的最適化問題に対する近接勾配法とその収束速度について, SSOR2018 関西支部, 奈良, 11月 2018年
  8. 田辺広樹, 福田エレン秀美, 山下信雄: 多目的最適化問題における近接勾配法とその応用, 最適化とその応用～未来を担う若手研究者の集い, 筑波, 6月 2018年．
  9. 田辺広樹, 福田エレン秀美, 山下信雄: 多目的最適化問題に対する近接勾配法とその応用, 研究集会「最適化：モデリングとアルゴリズム」, 東京, 3月 2018年．

受賞

  1. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 令和2年度学生論文賞
  2. 2019年度データ解析コンペティション関西支部 最優秀賞
  3. 京都大学第14回ICTイノベーション 優秀研究賞
  4. A Finalist for the Young Author’s Award in Society of Instrument and Control Engineers Annual Conference 2018.

書籍

  1. 染田貴志, 木虎直樹, 宇佐見一平, 増井隆治, 田辺広樹: ITエンジニアのためのスパースモデリング入門, 翔泳社, 7月 2021年.

招待講演

  1. 腰塚武志, 原田耕平, 井上文彰, 五十嵐歩美, 田辺広樹, 永野清仁: 公開座談会 ～ＯＲ研究の現在と未来～, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2022年春季研究発表会, 東京・オンライン開催, 3月 2022年.
ホーム
タイトルとURLをコピーしました