慶應義塾研究者情報データベース

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 2007年04月

  -

  2010年09月

  東京理科大学, 理学部第一部数理情報科学科, 助教(有期)

• 2010年10月

  -

  2012年03月

  福島工業高等専門学校, コミュニケーション情報学科, 助教

• 2012年04月

  -

  2013年03月

  横浜国立大学, 経営学部経営システム科学科, 准教授

• 2013年04月

  -

  2019年03月

  横浜国立大学, 大学院国際社会科学研究院, 准教授

• 2019年04月

  -

  2023年03月

  慶應義塾大学, 理工学部管理工学科, 准教授

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1998年04月

  -

  2002年03月

  東京理科大学, 理学部第一部, 応用数学科

  大学, 卒業

• 2002年04月

  -

  2004年03月

  東京理科大学, 理学研究科

  大学院, 修了, 修士

• 2004年04月

  -

  2007年03月

  東京理科大学, 理学研究科

  大学院, 修了, 博士

学位 【 表示 ／ 非表示 】

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• 修士(理学), 東京理科大学, 課程, 2004年03月

• 博士(理学), 東京理科大学, 課程, 2007年03月

  Gradient methods and their convergence properties for large-scale unconstrained optimization problems

免許・資格 【 表示 ／ 非表示 】

免許・資格 【 表示 ／ 非表示 】

• 中学校及び高等学校　教員専修免許(数学)（更新講習未受講）, 2004年03月

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

• 社会基盤（土木・建築・防災） / 社会システム工学 (オペレーションズ・リサーチ)

• 社会基盤（土木・建築・防災） / 安全工学 (オペレーションズ・リサーチ)

• 情報通信 / 数理情報学 (数理最適化)

研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

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• 数理最適化

• 均衡問題

著書 【 表示 ／ 非表示 】

著書 【 表示 ／ 非表示 】

• 基礎数学IV. 最適化理論

  山本芳嗣 他, 東京化学同人, 2019年10月,  ページ数： 348

  担当ページ： 2.3節(pp. 52-101)

• 応用数理ハンドブック

  薩摩順吉ら編, 朝倉書店, 2013年11月

  担当ページ： 394-397

• 数理工学辞典

  太田快人ら編, 朝倉書店, 2011年11月

  担当ページ： 544-546

論文 【 表示 ／ 非表示 】

論文 【 表示 ／ 非表示 】

• Memoryless Quasi-Newton Methods Based on the Spectral-Scaling Broyden Family for Riemannian Optimization

  Narushima Y., Nakayama S., Takemura M., Yabe H.

  Journal of Optimization Theory and Applications （Journal of Optimization Theory and Applications)  197 （ 2 ） 639 - 664 2023年

  ISSN  00223239

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  We consider iterative methods for unconstrained optimization on Riemannian manifolds. Though memoryless quasi-Newton methods are effective for large-scale unconstrained optimization in the Euclidean space, they have not been studied over Riemannian manifolds. Therefore, in this paper, we propose a memoryless quasi-Newton method in Riemannian manifolds. The proposed method is based on the spectral-scaling Broyden family with additional modifications to ensure the sufficient descent condition. We present an algorithm for the proposed method that uses the Wolfe line search conditions and show that this algorithm guarantees global convergence. We emphasize that global convergence is guaranteed without any assumptions regarding the convexity of the objective function or the isometric property of the vector transport. In addition, we derive appropriate selections for the parameter vector contained in the proposed method. Numerical experiments are conducted to compare the proposed method with conventional conjugate gradient methods using typical test problems. The results show that the proposed method is superior to the tested conjugate gradient methods.

  • Access to Document (DOI)

• Inexact proximal DC Newton-type method for nonconvex composite functions

  Nakayama S., Narushima Y., Yabe H.

  Computational Optimization and Applications （Computational Optimization and Applications)  2023年

  ISSN  09266003

  　概要を見る

  We consider a class of difference-of-convex (DC) optimization problems where the objective function is the sum of a smooth function and a possibly nonsmooth DC function. The application of proximal DC algorithms to address this problem class is well-known. In this paper, we combine a proximal DC algorithm with an inexact proximal Newton-type method to propose an inexact proximal DC Newton-type method. We demonstrate global convergence properties of the proposed method. In addition, we give a memoryless quasi-Newton matrix for scaled proximal mappings and consider a two-dimensional system of semi-smooth equations that arise in calculating scaled proximal mappings. To efficiently obtain the scaled proximal mappings, we adopt a semi-smooth Newton method to inexactly solve the system. Finally, we present some numerical experiments to investigate the efficiency of the proposed method, which show that the proposed method outperforms existing methods.

  • Access to Document (DOI)

• A PROXIMAL QUASI-NEWTON METHOD BASED ON MEMORYLESS MODIFIED SYMMETRIC RANK-ONE FORMULA

  Narushima Yasushi, Nakayama Shummin

  JOURNAL OF INDUSTRIAL AND MANAGEMENT OPTIMIZATION （Journal of Industrial and Management Optimization)  19 （ 6 ） 4095 - 4111 2022年07月

  ISSN  1547-5816

  　概要を見る

  We consider proximal gradient methods for minimizing a composite function of a differentiable function and a convex function. To accelerate the general proximal gradient methods, we focus on proximal quasi-Newton type methods based on proximal mappings scaled by quasi-Newton matrices. Although it is usually dificult to compute the scaled proximal mappings, applying the memoryless symmetric rank-one (SR1) formula makes this easier. Since the scaled (quasi-Newton) matrices must be positive definite, we develop an algorithm using the memoryless SR1 formula based on a modified spectral scaling secant condition. We give the subsequential convergence property of the proposed method for general objective functions. In addition, we show the R-linear convergence property of the method under a strong convexity assumption. Finally, some numerical results are reported.

  • Access to Document (DOI)

• An active-set memoryless quasi-Newton method based on a spectral-scaling Broyden family for bound constrained optimization

  Nakayama S., Narushima Y., Nishio H., Yabe H.

  Results in Control and Optimization （Results in Control and Optimization)  3 2021年04月

  研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

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  In this paper, we consider an active-set algorithm for solving large-scale bound constrained optimization problems. First, by incorporating a restart technique, we modify the active-set strategy by Yuan and Lu (2011) and combine it with the memoryless quasi-Newton method based on a modified spectral-scaling Broyden family. Then, we propose an algorithm of our method with the framework of the Armijo line search, and show its global convergence. Finally, we illustrate some numerical experiments to investigate how the parameter choice in our method affects numerical performance.

  • Access to Document (DOI)

• Inexact proximal memoryless quasi-Newton methods based on the Broyden family for minimizing composite functions

  Nakayama S., Narushima Y., Yabe H.

  Computational Optimization and Applications （Computational Optimization and Applications)  79 （ 1 ） 127 - 154 2021年

  研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り,  ISSN  09266003

  　概要を見る

  This study considers a proximal Newton-type method to solve the minimization of a composite function that is the sum of a smooth nonconvex function and a nonsmooth convex function. In general, the method uses the Hessian matrix of the smooth portion of the objective function or its approximation. The uniformly positive definiteness of the matrix plays an important role in establishing the global convergence of the method. In this study, an inexact proximal memoryless quasi-Newton method is proposed based on the memoryless Broyden family with the modified spectral scaling secant condition. The proposed method inexactly solves the subproblems to calculate scaled proximal mappings. The approximation matrix is shown to retain the uniformly positive definiteness and the search direction is a descent direction. Using these properties, the proposed method is shown to have global convergence for nonconvex objective functions. Furthermore, the R-linear convergence for strongly convex objective functions is proved. Finally, some numerical results are provided.

  • Access to Document (DOI)

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総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

• 管理工学科でのOR研究-ロバストサプライチェインネットワーク均衡モデルと二次錐相補性問題-

  成島康史

  オペレーションズ・リサーチ：経営の科学 66   144 - 150 2021年

  記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 単著

• Robust Supply Chain Network Equilibrium Model

  Transportation Science  2019年07月

  • Access to Document (DOI)

• 無制約最適化問題に対する勾配法について

  成島康史

  オペレーションズ・リサーチ：経営の科学 64   344 - 351 2019年

  記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 単著

• 進化ゲーム理論を用いたビジネスゲームの考察

  成島康史

  シミュレーション&ゲーミング 27   20 - 26 2017年

  速報，短報，研究ノート等（学術雑誌）, 単著

• 無制約最適化問題に対するアルゴリズムの最前線-非線形共役勾配法を中心に-

  成島康史

  オペレーションズ・リサーチ：経営の科学 59   131 - 137 2014年

  記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 単著

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研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

• An inexact proximal difference-of-convex algorithm based on memoryless quasi-Newton methods

  Shummin Nakayama, Yasushi Narushima, Hiroshi Yabe

  SIAM Conference on Optimization (OP21), 

  2021年07月

  , 

  口頭発表（一般）

• Some robust supply chain network equilibrium models

  Yasushi Narushima

  International Conference on Nonlinear Analysis and Convex Analysis--International Conference on Optimization: Techniques and Applications (NACA-ICOTA2019), 

  2019年08月

  , 

  口頭発表（招待・特別）

• Global convergence of a proximal memoryless symmetric rank one method for minimizing composite functions

  Shummin Nakayama, Yasushi Narushima

  International Conference on Nonlinear Analysis and Convex Analysis--International Conference on Optimization: Techniques and Applications (NACA-ICOTA2019), 

  2019年08月

  , 

  口頭発表（一般）

• Global convergence of an active-set memoryless quasi-Newton method based on spectral-scaling Broyden family for bound constraind optimization

  Hiroaki Mishio, Shummin Nakayama, Yasushi Narushima, and Hiroshi Yabe

  International Conference on Nonlinear Analysis and Convex Analysis--International Conference on Optimization: Techniques and Applications (NACA-ICOTA2019), 

  2019年08月

  , 

  口頭発表（一般）

• Robust supply chain network equilibrium model with random demands

  Yasushi Narushima and Tatsuya Hirano

  23th International Symposium of Mathematical Programming (ISMP2018), 

  2018年09月

  , 

  口頭発表（一般）

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

• 大規模非線形最適化問題に対する数値計算法の理論的研究およびその実装

  2023年04月

  -

  2027年03月

  科学研究費助成事業, 矢部 博, 成島 康史, 中山 舜民, 基盤研究(C), 未設定

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  最適化問題はいろいろな分野で扱われる重要な問題であり、無制約最適化問題と制約付き最適化問題とに分けられる。最適化問題を効率よく解くための数値解法の研究は近年ますます活発に行われている。本研究では、非線形最適化問題の数値計算アルゴリズムの研究に焦点をあてる。提案した数値計算アルゴリズムの収束性を証明して理論的な裏づけをするとともに、数値実験を通してその有効性・実用性を検証する。さらに、実社会で発生する具体的な最適化問題を解く際の実用化を目指して、提案する数値計算アルゴリズムのソフトウェアも開発していく。したがって、本研究は社会的に大きな意義を持つ。

• 戦略的な目標緩和と簡略化を考慮に入れた持続可能なサービスシステムの体系化

  2022年04月

  -

  2026年03月

  科学研究費助成事業, 倉田 久, 田名部 元成, 鈴木 香織, 松井 美樹, 成島 康史, 基盤研究(B), 未設定

  　研究概要を見る

  アマゾンが「置き配」を取り入れたように，当然と考えられてきたサービス目標をあえて緩和させることで事業を成功させるという逆転の発想による成功事例は十分に論議されていない．本研究は，完璧を目指していた従来のサービス観とは異なる，多様な目標の間のバランスを取ることを重視する新たなサービス観の理論的体系化を目的とする．サービス失敗の許容範囲と補償制度を主要要素とするサービス運用の理論モデルを構築し，サービス企業，従業員，顧客の全てが便益を与えられる新しい解決策の実務への提案を行う．さらに，労働者不足などのサービス業の問題を解決し，働き甲斐も経済成長も両立できる持続可能なサービス観を社会に発信する．

• 大規模非線形最適化法のアルゴリズムに関する研究とその実装

  2020年04月

  -

  2023年03月

  東京理科大学, 科学研究費助成事業, 矢部 博、成島 康史, 中山 舜民, 基盤研究(C), 未設定

  　研究概要を見る

  最適化問題を効率よく解くための数値解法の研究は近年ますます活発に行われている。本研究では、非線形最適化問題の数値計算アルゴリズムの研究に焦点をあてる。非線形最適化問題は、無制約最小化問題と制約付き最小化問題とに分けられる。本研究では、提案した数値計算アルゴリズムの収束性を証明して数学的な裏づけをするとともに、数値実験を通してその有効性・実用性を検証する。さらに、実社会で発生する具体的な最適化問題を解く際の実用化を目指して、提案する数値計算アルゴリズムのソフトウェア開発もしていく。したがって、本研究は社会的に大きな意義を持つ。

• 超柔軟な組織構成のビジネスの戦略と組織

  2018年04月

  -

  継続中

  日本学術振興会, 科学研究費補助金, 佐藤亮(横浜国立大学)、田名部 元成, 本橋 永至, 鈴木 香織, 寺本 高, 松井 美樹, 成島 康史, 鶴見 裕之, 基盤研究(B), 補助金,  研究分担者

  　研究概要を見る

  「モノと情報の流れを整える仕組み」を解明する方向性を持って超柔軟組織に適用し、具体的に以下の(a) から (c) の研究を実施し、一部は論文として公表した。
  (a) 超柔軟組織のオペレーション全体の最適化：　リーン生産プロセスとともに重要な管理方式として使われているMRPを用いたバルク・ロジスティクスプロセスがあるが、その最適化について基礎を明らかにした。さらにサプライチェーンプロセスの品質の側面について、国際共同研究としてベトナム企業の調査・研究を進めた。
  (b) 超柔軟組織の経営戦略論：　製造業のサービス化についての研究を進め、ケーススタディとして論文にまとめ投稿するとともに、それに基づいたゲーミングの枠組みを試作した。また、ゲーム実施基盤であるBSelプログラムについて、ゲームの共有化の仕組み、および、ゲームの一人プレイのための機能の一部追加を実施した。並行して、さらなる安定運用とセキュリティの向上のための改善を継続して行った。
  (c) 超柔軟組織のマーケティング戦略理論の創始：　需要プロセスへの分析視座として、主に、マスマーケティングのかわりに、SNSや行動データを用いるソーシャルメディア・マーケティングを用いる。具体的な行動データとして，スーパーマーケットに対するSNSの書き込みの影響を調べるための調査データの分析を行い、国際会議棟で発表した。今後も継続する。こうした分析を踏まえて、超柔軟組織のマーケティング戦略理論としての要件を研究する。
  超柔軟組織の戦略と組織について研究の重要な側面を明確にするという方向を設定して、サービス化によるビジネス変換、マーケティング戦略によるプラットフォーム化の新方式、バルク・ロジスティクスプロセスという新たなプロセスモデルの発見などの研究として活発に実施している。成果やアイデアへの批判的検討のために、拠点会議で相互に発表して、互いの知見の共有を図っている。
  (a) 超柔軟組織のオペレーション全体の最適化、(b) 超柔軟組織の経営戦略論、(c) 超柔軟組織のマーケティング戦略理論という側面からの研究を進めて、これまでの成果を踏まえてさらに発展させていく。数理的な構造の発見は多少の困難を見込んでいるが、全体としての大きな障害はない。直線的に研究が進むことは期待できずいろいろなトライや考察が必要なことは言うまでもない。今年度は、国内外の学会の参加はネット経由で行われたり、来年度に延期になるものが多くなっているが、メンバーにとっては十分に対応可能である。

  　備考を見る

  2018年度は学内分担者であったため分担金なし．

• サプライチェーンネットワークにおいて生じる均衡問題の分析

  2018年04月

  -

  2022年03月

  文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 成島　康史, 基盤研究（Ｃ）, 補助金,  研究代表者

  　研究概要を見る

  昨年度に引き続き，サプライチェインに関する数理モデルの文献研究を行うとともにサプライチェインネットワーク（SCN）上の均衡問題に対して以下の研究を行った．
  1. 不確実性を含むSCNにおける均衡問題の分析：昨年度に提案した市場の需要に不確実性を含むロバストSCNEモデルに対する，より詳細な分析を行った．具体的には，ネットワークに特定の形状を仮定した状況において，不確実性が増大したときにSCNのパフォーマンスがどのように変化するかを分析し，パフォーマンスの低下の度合いを評価した．また，数値実験により，一般的なネットワークにおいても同様の関係があることを確認した．さらに，モデル自体の改良も検討した．さらに，不確実集合の性質についても検討を行った．
  2. サービスを考慮したSCNにおける均衡問題の分析：昨年度に引き続き，サービスを含めて稼働時間を売る契約形態である Power by The Hour（PBH）の数理モデルについて検討した．特に，PBHをリーダーが１社，フォロワーが複数存在するようなエージェンシーモデルとしてとらえ，定式化を行った．さらに，定式化したモデルの分析の方法を検討した．
  3. 複雑な構造や制約を持つSCNにおける均衡問題の分析：昨年度に引き続き，食料品など，商品の劣化や賞味期限が存在するようなSCNをに対する研究を行った．まず，昨年度に提案した時空間上の最小費用流モデルに対して数値実験を行い，その有用性を確認した．また，最小化モデルを再検討し，複数の主体がいる場合の均衡問題への定式化を検討した．
  また，上記の均衡問題は微分不可能な方程式系や最小化問題へと再定式化されるため，それらを解くための数値アルゴリズムに対する検討も行った．
  3つの項目に対してそれぞれ着手している．特に，1番目の項目は国際会議で招待講演を行ったり，学術論文への投稿を行っているなど，外部への発信も順調に行えている．2番目，3番目の項目についても，今後外部への発信を行う予定である．
  前年度の結果を踏まえて，内容を発展させていく．特に，2番目，3番目の項目については学会発表などを通して積極的に外部に成果を発信していく．
  1. 不確実性を含むSCNにおける均衡問題の分析：前年度に検討したロバストSCNEモデルの改良を再度検討し，本格的にモデル化を進める．特に，流通業者を含めたロバストSCNEモデルや在庫費用などを含めたロバストSCNEモデルなどについてモデル化を行う．また，前年度に引き続き，不確実性集合の再検討を行い，より実際のSCNの状況に即したモデルの構築を目指す．
  2. サービスを考慮したSCNにおける均衡問題の分析：引き続きPBHに注目する．特に，エージェンシーモデルとしての定式化を改良するとともに，その均衡点やモデル自体の性質についても分析を進める．
  3. 複雑な構造や制約を持つSCNにおける均衡問題の分析：昨年度に引き続き，食料品など，商品の劣化や賞味期限が存在するようなSCNを対象とする．まず，時間拡張されたネットワークにおける均衡問題についての定式化を行い，その問題の性質などの分析を進める．
  上記の問題は均衡問題として定式化されることが予想されるため，必要に応じて，定式化された均衡問題を解くための数値アルゴリズムについても研究する．

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

• 文献賞奨励賞

  成島康史, 2008年03月, 日本オペレーションズ・リサーチ学会

  受賞区分： 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

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  受賞論文：A Nonmonotone Memory Gradient Method for Unconstrained Optimization（Journal of the Operations Research Society of Japan Vol.50, No.1）

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• 高度化社会に向けた数理最適化の新潮流

  2018年

  　内容を見る

  平成30年度 京都数理解析研究所 共同研究(公開型)　研究代表者

• 数理最適化の発展：モデル化とアルゴリズム

  2017年

  　内容を見る

  平成29年度 京都数理解析研究所 共同研究(公開型) 研究代表者

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 管理工学基礎演習Ⅰ

  2024年度

• 開放環境科学課題研究

  2024年度

• 開放環境科学特別研究第２

  2024年度

• 開放環境科学特別研究第１

  2024年度

• 卒業研究

  2024年度

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

• 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 

  2004年

  -

  継続中

• 日本応用数理学会, 

  2004年

  -

  継続中

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

• 2016年04月

  -

  継続中

  論文誌JORSJ編集委員会 編集委員, 日本オペレーションズ・リサーチ学会

• 2013年04月

  -

  継続中

  庶務幹事, 日本オペレーションズ・リサーチ学会

• 2013年04月

  -

  2016年03月

  機関紙「応用数理」編集委員, 日本応用数理学会

• 2009年04月

  -

  2011年03月

  論文誌JORSJ編集委員会 編集幹事, 日本オペレーションズ・リサーチ学会