論文

• Ken Kobayashi, Yuichi Takano, Kazuhide Nakata. Cardinality-constrained distributionally robust portfolio optimization, European Journal of Operational Research, Vol. 309, pp. 1173-1182, Jan. 2023.
• Ken Kobayashi, Yuichi Takano, Kazuhide Nakata. Bilevel Cutting-plane Algorithm for Solving Cardinality-constrained Mean-CVaR Portfolio Optimization Problems,, Journal of Global Optimization, Vol. 81, pp. 493-528, Aug. 2021.
• Kanamori, K., Takagi, T., Kobayashi, K., Arimura, H., Ken Kobayashi. Distribution-aware counterfactual explanation by mixed-integer linear optimization, Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence, Vol. 36, No. 6, 2021.  公式リンク  
  
• Ryuta Tamura, Ken Kobayashi, Yuichi Takano, Ryuhei Miyashiro, Kazuhide Nakata, Tomomi Matsui. Mixed Integer Quadratic Optimization Formulations for Eliminating Multicollinearity Based on Variance Inflation Factor, Journal of Global Optimization, Vol. 70, pp. 431-446, Jan. 2019.
• 田村隆太, 小林健, 高野祐一, 宮代隆平, 中田和秀, 松井知己. 多重共線性を考慮した回帰式の変数選択問題の定式化, オペレーションズ・リサーチ, Vol. 63, No. 3, pp. 128-133, Mar. 2018.
• Ryuta Tamura, Ken Kobayashi, Yuichi Takano, Ryuhei Miyashiro, Kazuhide Nakata, Tomomi Matsui. Best subset selection for eliminating multicollinearity, Journal of the Operations Research Society of Japan, Vol. 60, pp. 321-336, Oct. 2017.
• 山根智之, 菅原光太郎, 西村直樹, 小林健, 吉田佑輔, 高野祐一, 中田和秀. 時系列モデルによる商品販促効果の分析, オペレーションズ・リサーチ：経営の科学, Vol. 61, No. 2, pp. 65-70, Feb. 2016.
• 高野祐一, 田中未来, 鮏川矩義, 竹山光将, 神里栄, 千代竜佑, 小林健, 田中研太郎, 中田和秀. ファジィクラスタワイズ回帰を用いた共同購入型クーポンサイトの閲覧傾向分析, 日本オペレーションズ・リサーチ, Vol. 59, pp. 81-87, 2013.

国際会議発表 (査読有り)

• Shoki Yamao, Ken Kobayashi, Kentaro Kanamori, Takuya Takagi, Yuichi Ike, Kazuhide Nakata. Distribution-aligned Sequential Counterfactual Explanation with Local Outlier Factor, The 21th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Proceedings of The 21th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Nov. 2024.
• Naoki Nishimura, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata. Balancing Immediate Revenue and Future Off-Policy Evaluation in Coupon Allocation, The 21th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Proceedings of The 21th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligenc, Nov. 2024.
• Aru Suzuki, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata, Yuta Kurume, Naoyuki Sawasaki, Yuki Sasamoto. Decision Diagram Optimization for Allocating Patients to Medical Diagnosis, International Conference on Operations Research, Sept. 2024.
• Haruka Kiyohara, Ren Kishimoto, Kosuke Kawakami, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata, Yuta Saito. Towards Assessing and Benchmarking Risk-Return Tradeoff of Off-Policy Evaluation, International Conference on Learning Representations, May 2024.
• Kentaro Kanamori, Takuya Takagi, Ken Kobayashi, Yuichi Ike. Learning decision trees and forests with algorithmic recourse, Feb. 2024.
• Keisuke Mizutani, Ayaka Ueta, Ryota Ueda, Ray Oishi, Tomofumi Hara, Yuki Hoshino, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata. Zero-Inflated Poisson Tensor Factorization for Sparse Purchase Data in E-Commerce Markets, The 11th International Conference on Industrial Engineering and Applications (Europe) (ICIEA 2024-Europe), Proccdings of The 11th International Conference on Industrial Engineering and Applications (Europe), Jan. 2024.
• Masaki Higashi, Minje Sung, Daiki Yamane, Kenta Inamuro, S. Nagai, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata. Decision Tree Clustering for Time Series Data: An Approach for Enhanced Interpretability and Efficiency, The 20th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Proceedings of The 20th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Nov. 2023.
• Ayaka Ueta, Mirai Tanaka, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata. Inverse-optimization-based uncertainty set for robust linear optimization, International Conference on Operations Research (OR2023), Aug. 2023.
• Keisho Oh, Naoki Nishimura, Minje Sung, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata. An IPW-based Unbiased Ranking Metric in Two-sided Mark, KDD 203 workshop "Causal Inference and Machine Learning in Practice", Aug. 2023.
• Ken Kobayashi, Naoki Hamada, Akiyoshi Sannai, Akinori Tanaka, Kenichi Bannai, Masashi Sugiyama. Bézier simplex fitting: Describing pareto fronts of simplicial problems with small samples in multi-objective optimization, 33rd AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2019, 31st Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference, IAAI 2019 and the 9th AAAI Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence, EAAI 2019, pp. 2304-2313, July 2019.  公式リンク  
  

国際会議発表 (査読なし・不明)

• Ken Kobayashi, Yuichi Takano, Kazuhide Nakata. Cardinality-constrained Distributionally Robust Portfolio Optimization, 2022 INFORMS Annual Meeting, Oct. 2022.
• Ken Kobayashi, Yuichi Takano, Kazuhide Nakata. Cardinality-constrained Distributionally Robust Portfolio Optimization, The seventh International Conference on Continuous Optimization (ICCOPT), July 2022.
• Ken Kobayashi, Yuichi Takano, Kazuhide Nakata. Bilevel Cutting-plane Algorithm for Solving Cardinality-constrained Mean-CVaR Portfolio Optimization Problems, 2020 INFORMS Annual Meeting, Nov. 2020.
• Ryuta Tamura, Ken Kobayashi, Yuichi Takano, Ryuhei Miyashiro, Kazuhide Nakata, Tomomi Matsui. A mixed integer semidefinite programming approach for variable selection avoiding multicollinearity, The Fifth International Conference on Continuous Optimization (ICCOPT 2016), 2016., Aug. 2016.

国内会議発表 (査読なし・不明)

• 大石嶺, 永井将太, 稲葉亮太, 相川修平, 實渕有佑, 守山日向, 小林健, 中田和秀. 販売期間が限定された商品に対するゼロショット需要予測, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2024年秋季研究発表会, Sept. 2024.
• 西村直樹, 小林健, 中田和秀. 短期収益と将来のオフ方策評価性能を考慮したクーポン割当方策混合比の決定, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2024年秋季研究発表会, Sept. 2024.
• 山尾奬紀, 植田遼太, 高口奨一郎, 中瀬達, 鈴木愛, 豊田耕大, 小林健, 中田和秀. 最適輸送に基づく商品間の売上推移の推定, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2024年秋季研究発表会, Sept. 2024.
• 井上暁人, 朱博, 安田貴信, 水谷圭佑, 小林健, 北口哲也. タンパク質言語モデルを用いた一変異効果予測による蛍光免疫センサーの機能向上, 化学工学会第89年会, 化学工学会第89年会 要旨集, Mar. 2024.
• 水谷圭佑, 小林健, 朱博, 井上暁人, 北口哲也. 教師なしクラスタリングを用いたタンパク質機能予測, 第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023), 第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023) 要旨集, Oct. 2023.
• 植田遼太, 中田和秀, 小林健. Wasserstein距離・モーメントに基づく 分布ロバストポートフォリオ最適化の性能比較, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年秋季研究発表会, 本オペレーションズ・リサーチ学会2023年秋季研究発表会アブストラクト集, 1-E-7, Sept. 2023.
• Zhu, B., Qiu, Z., Mizutani, K., Kobayashi, K., Ueda, H., Kitaguchi, T.. Rapid development of single fluorescent protein-based immunosensor Flashbody through ultra-high-throughput screening and cell-free protein synthesis, 第75回⽇本⽣物⼯学会⼤会, 第75回⽇本⽣物⼯学会⼤会 要旨集, Sept. 2023.
• 植田遼太, 中田和秀, 小林健. Wasserstein距離・モーメントに基づく 分布ロバストポートフォリオ最適化の性能比較, Flipped Conference, Sept. 2023.
• 植田彩香, 田中未来, 小林健, 中田和秀. 逆最適化に基づく不確実性集合を用いたロバスト線形最適化, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年秋季研究発表会, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2023年秋季研究発表会アブストラクト集, 1-A-5, Sept. 2023.
• 稲室健太, 東将己, 成民濟, 永井将太, 山根大輝, 小林健, 中田和秀. 解釈可能な時系列クラスタリング, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年秋季研究発表会, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2023年春季研究発表会アブストラクト集, 1-B-2, Sept. 2023.
• 水谷圭佑, 植田彩香, 植田遼太, 大石嶺, 原朋史, 星野雄毅, 小林健, 中田和秀. スパースデータに対するゼロ過剰ポアソン非負値テンソル因子分解, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年秋季研究発表会, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2023年秋季研究発表会アブストラクト集, 2-A-3, Sept. 2023.
• 東将己, 成民濟, 稲室健太, 永井将太, 山根大輝, 小林健, 中田和秀. 時系列データに対する解釈可能な決定木クラスタリング, スケジューリング学会 数理最適化と機械学習の融合に関する研究部会, Aug. 2023.
• 大石嶺, 水谷圭佑, 植田彩香, 植田遼太, 原朋史, 星野雄毅, 小林健, 中田和秀. ゼロ過剰ポアソンテンソル因子分解を用いた EC サイトの商品購買数予測, 最適化の理論とアルゴリズム：未来を担う若手研究者の集い 2023, May 2023.
• 松井諒生, 吉住宗朔, 西村直樹, 小林健, 中田和秀. 定額のインセンティブ付与における予算制約を考慮したアップリフトモデリング, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2023年春季研究発表会, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2023年春季研究発表会アブストラクト集, Mar. 2023.
• 山根大輝, 田中未来, 小林健, 中田和秀. 目的関数が未知の凸制約付き最適化問題に対する局所線形回帰を用いた非厳密Frank-Wolfe法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2023年春季研究発表会, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2023年春季研究発表会アブストラクト集, Mar. 2023.
• 翁 啓翔, 西村 直樹, 成 民濟, 小林 健, 中田 和秀. 双方向の表示順バイアスを考慮したランキング学習, 第25回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2022), Nov. 2022.
• 山根大輝, 田中未来, 小林健, 中田和秀. 目的関数が未知の凸制約付き最適化問題に対する局所線形回帰を用いた解法, 第25回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2022), Nov. 2022.
• 小林健. 混合整数半正定値最適化問題に対する切除平面法とその周辺., 第 34 回 RAMP 数理最適化シンポジウム, 第 34 回 RAMP 数理最適化シンポジウム論文集, Oct. 2022.
• 小林健, 高野祐一, 中田和秀. 基数制約つき分布ロバストポートフォリオ最適化,, 日本応用数理学会2022年度年会, Sept. 2022.
• 小林健, 高野祐一, 中田和秀. 基数制約つき分布ロバストポートフォリオ最適化, 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, Mar. 2022.
• 小林健, 高野祐一, 中田和秀:. 基数制約つき分布ロバスト最適化, 科学研究費 基盤研究(A)「機械学習システムの社会実装に向けた次世代最適化技法の研究｣ 2021年度 シンポジウム, Sept. 2021.
• 小林健, 高野祐一, 中田和秀. 基数制約つきCVaR最小化問題に対する2重切除平面法, 京都大学数理解析研究所 共同利用研究集会「数理最適化の理論と応用の深化」, Aug. 2021.
• 小林健, 高野祐一, 中田和秀. 基数制約つきCVaR最小化問題に対する2重切除平面法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 春季研究発表会, Mar. 2021.
• 田村隆太, 小林健, 高野祐一, 宮代隆平, 中田和秀, 松井知己. 分散拡大要因を考慮した変数選択問題とその混合整数二次計画法による定式化, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2017年春季研究発表会, Mar. 2017.
• 田村隆太, 小林健, 高野祐一, 宮代隆平, 中田和秀, 松井知己. 多重共線性を除去するための最良部分集合選択, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2017年春季研究発表会, Mar. 2017.
• 山根智之, 中田和秀, 高野祐一, 小林健, 西村直樹, 吉田佑輔, 菅原光太郎. 時系列モデルによる商品販促効果の分析,, 日本オペレーションズリサーチ学会 秋季研究発表会, Sept. 2015.
• 小林健, 高野祐一, 宮代隆平, 中田和秀. 多重共線性を考慮した回帰式の変数選択問題に対する汎用解法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2015 年春季研究発表会, Mar. 2015.
• 小林健, 高野祐一, 宮代隆平, 中田和秀. 多重共線性を考慮した回帰式の変数選択―混合整数半正定値計画法を用いた解法―, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2014 年秋季研究発表会, Aug. 2014.
• 小林健, 高野祐一, 宮代隆平, 中田和秀. 多重共線性を考慮した回帰式の変数選択―混合整数半正定値計画法を用いた解法―, 京都大学数理解析研究所研究集会 最適化アルゴリズムの進展：理論・応用・実装,, 京都大学数理解析研究所講究録, Vol. 1931, pp. 169-183, 2014.
• 小林健, 中田和秀, 田中研太郎, 高野祐一, 田中未来, 鮏川矩義, 神里栄, 竹山光将, 千代竜佑. ファジィクラスタワイズ回帰を用いた共同購入型クーポンサイトの閲覧傾向分析, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化の理論と応用研究部会 SOTA@つくば, June 2013.

その他の論文・著書など

• Haruka Kiyohara, Ren Kishimoto, Kosuke Kawakami, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata, Yuta Saito. SCOPE-RL: A Python Library for Offline Reinforcement Learning and Off-Policy Evaluation, arXiv, Nov. 2023.

学位論文

• Study on Cutting-plane Algorithms for Mixed-integer Semidefinite Optimization,  Summary,  Doctor (Engineering),  Tokyo Institute of Technology,  2022/03/26,   
• Study on Cutting-plane Algorithms for Mixed-integer Semidefinite Optimization,  Exam Summary,  Doctor (Engineering),  Tokyo Institute of Technology,  2022/03/26,   
• Study on Cutting-plane Algorithms for Mixed-integer Semidefinite Optimization,  Thesis,  Doctor (Engineering),  Tokyo Institute of Technology,  2022/03/26,   

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