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国立大学法人東京農工大学
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テニュア取得教員の紹介

宮代 隆平 (Miyashiro Ryuhei)

研究院 工学研究院
部門 先端情報科学部門
研究分野 オペレーションズ・リサーチ
キーワード 組合せ最適化，数理計画，アルゴリズム
URL http://web.tuat.ac.jp/~miya/
職歴

・2004年5月～2004年5月：東京大学 大学院情報理工学系研究科 学術支援員
・2004年6月～2007年3月：東京農工大学 大学院共生科学技術研究部 助手
・2007年4月～2009年9月：東京農工大学 大学院共生科学技術研究院 助教
・2009年10月～2010年3月：東京農工大学 大学院共生科学技術研究院 特任准教授
・2010年4月～2011年3月：東京農工大学 大学院工学研究院 特任准教授
・2011年4月～2014年9月：東京農工大学 大学院工学研究院 准教授
・2014年10月～現在：東京農工大学 大学院工学研究院 准教授（テニュア取得）
学歴

・東京大学 工学部 計数工学科 1999年卒業
・東京大学 大学院工学系研究科 計数工学専攻 修士課程 2001年修了
・東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 博士課程 2004年修了
・博士（情報理工学），東京大学，2004年3月
受賞歴

※最新情報は教員のWebサイトをご覧ください
（2020.4現在）
・情報処理学会 山内奨励賞（2002年）
・日本オペレーションズ・リサーチ学会 SSOR Best Presentation Award（2007年）
・日本オペレーションズ・リサーチ学会 研究賞奨励賞（2012年）
主な論文・解説

※最新情報は教員のWebサイトをご覧ください
（2020.4現在）
・R. Miyashiro, T. Matsui: Semidefinite programming based approaches to the break minimization problem. Computers and Operations Research, 33 (2006), 1975-1982.
・R. Miyashiro, Y. Fukagawa: Optimization of alignment in semiconductor lithography equipment. Precision Engineering, 33 (2009), 327-332.
・R. Miyashiro, S. Imahori, T. Matsui: An approximation algorithm for the traveling tournament problem. Annals of Operations Research, 194 (2012), 317-324.
・R. Miyashiro, Y. Takano: Subset selection by Mallows' Cp: a mixed integer programming approach, Expert Systems with Applications, 42 (2015), 325-331.
・R. Miyashiro, Y. Takano: Mixed integer second-order cone programming formulations for variable selection, European Journal of Operational Research, 247 (2015), 721-731.

研究紹介

オペレーションズ・リサーチにおける最適化，特に「組合せ最適化」「数理計画」の分野に興味があり，研究を行っています．現実社会，特に工学においては，多種多様な最適化問題があふれていますが，最適化の目的は，与えられた目標に対してなるべく良い答えを見つけるというものです．最適化を行うには，問題の種類によって様々な手法がありますが，「組合せ最適化」「数理計画」では，対象の問題を等価な数学的問題にモデリングし解くことにより，解くべき問題に対する真の最適解を見つける，というアプローチを取ります．真の最適化を追求するというところが，この分野の特徴であり，かつ難しさでもあります．組合せ最適化および数理計画の手法は，分野横断的なもので非常に多種の工学的問題に適用することができるため，今後ますます重要になる分野だと考えられています．

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本学のテニュアトラック事業について

独立した研究環境を持てるということが本テニュアトラックプログラムの大きな魅力です．また，研究以外の業務に対する軽減措置が受けられるなど，研究のスタートアップに専念できる体制が整えられています．本プログラムのような形式ばかりが全てではないかもしれませんが，アカデミックの世界で独立を目指す研究者にとって望ましい形が大学全体として準備されていると感じています．

今後の抱負

情報データが大規模化している現代において，「より精密な，真の意味での最適化」がますます重要になってきています．現時点において，大規模な最適化問題に対して真の最適解を求めるのは，組合せ最適化および数理計画以外の手法では非常に難しいのが現状です．これらの点からも，より大規模な最適化問題をさらに高速に解ける数理モデリングの技法の開発は必須になるでしょう．今後は，これまであまり整理されてこなかった数理モデリングの分野に対して，「この種の最適化問題に対してはこの種のモデル化」というように，より一般的なフレームワークを築いていきたいと考えています．