論文

• Shoki Yamao, Ryota Ueda, Shoichiro Koguchi, Michi Nakase, Aru Suzuki, Kohdai Toyoda, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata. Estimating Sales Transitions between Competing Products via Optimal Transport, PLOS ONE, Vol. 20, no. 6, e0325173, June 2025.
• Akiyoshi Sannai, Yasunari Hikima, Ken Kobayashi, Akinori Tanaka, Naoki Hamada. Bézier flow: a surface-wise gradient descent method for multi-objective optimization, Transactions on Machine Learning Research, Apr. 2025.
• Akihito Inoue, Bo Zhu, Keisuke Mizutani, Ken Kobayashi, Takanobu Yasuda, Alon Wellner, Chang C. Liu, Tetsuya Kitaguchi. Prediction of single-mutation effects for fluorescent immunosensor engineering with an end-to-end trained protein language model, JACS Au, 5, 955-964, Feb. 2025.

国際会議発表 (査読有り)

• Yasunari Hikima, Ken Kobayashi, Tanaka Akinori, Sannai Akiyoshi, Hamada Naoki. Stochastic Gradient Descent for Bézier Simplex Representation of Pareto Set in Multi-Objective Optimization, The 28th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, May 2025.
• Shoichiro Koguchi, Kazuhide Nakata, Ken Kobayashi, Kosuke Kawakami, Takenori Nakajima, Kevin Kratzer. Online joint optimization of sponsored search ad bid amounts and product prices on e-commerce, ICORES - 14th International Conference on Operations Research and Enterprise Systems, Proccedings of 14th International Conference on Operations Research and Enterprise Systems, Feb. 2025.

国内会議発表 (査読なし・不明)

• 鈴木愛, 小林健, 中田和秀, 久留米勇太, 沢崎直之, 笹本勇輝. 実務的な条件を考慮した医療診断のための二分決定グラフ最適化, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2025年春季研究発表会, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2025年春季研究発表会アブストラクト集, Mar. 2025.
• 稲葉亮太, 小林健, 田中未来, 中田和秀. 多値分類を用いた文脈付き線形ロバスト最適化, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2025年春季研究発表会, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2025年春季研究発表会アブストラクト集, Mar. 2025.
• 相川修平, 小林健, 中田和秀, 川上孝介, 中島丈範. 売上と効率を考慮した検索連動型広告の入札額最適化, 本オペレーションズ・リサーチ学会 2025年春季研究発表会, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2025年春季研究発表会アブストラクト集, Mar. 2025.
• 山尾奬紀, 小林健, 金森憲太朗, 髙木拓也, 池祐一, 中田和秀. 分布に沿った逐次的反実仮想説明, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2025年春季研究発表会, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2025年春季研究発表会アブストラクト集, Mar. 2025.

[ BibTeX 形式で保存 ]    [ 論文・著書をCSV形式で保存 ]    [ 特許をCSV形式で保存 ]