Yuya Hikima

Yuya Hikima

Worker at NTT Corporation, Ph.D. student at The University of Tokyo

Publications

Journal papers (refereed)

  1. Yuya Hikima and Nobuo Yamashita, “A dual active set method for l1-regularized problem”, Journal of Industrial and Management Optimization, doi:10.3934/jimo.2023022, 2023.

  2. Yuya Hikima, Yasunori Akagi, Masahiro Kohjima, Takeshi Kurashima, and Hiroyuki Toda, “Price and Time Proposal Optimization for Ride-Hailing Services Based on Individual Utilities”, Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence, Vol.38(1), pp.CC-M13_1-12, 2023.

International conference papers (refereed)

  1. Yuya Hikima, Yasunori Akagi, Hideaki Kim, and Taichi Asami, “An Improved Approximation Algorithm for Wage Determination and Online Task Allocation in Crowd-sourcing”, Proceedings of the 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2023), pp. 3977-3986, 2023. [code] (acceptance rate: 19.6%)

  2. Yuya Hikima, Yasunori Akagi, Marumo Naoki, and Hideaki Kim, “Online Matching with Controllable Rewards and Arrival Probabilities”, Proceedings of the 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2022), pp.1825-1833, 2022. [code] (acceptance rate: 14.9%)

  3. Yuya Hikima, Masahiro Kohjima, Yasunori Akagi, Takeshi Kurashima, and Hiroyuki Toda, “Price and Time Optimization for Utility-Aware Taxi Dispatching.”, Proceedings of the 18th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2021), pp. 370-381, 2021. (acceptance rate: 31.4%)

  4. Yuya Hikima, Yasunori Akagi, Hideaki Kim, Masahiro Kohjima, Takeshi Kurashima, and Hiroyuki Toda, “Integrated Optimization of Bipartite Matching and Its Stochastic Behavior: New Formulation and Approximation Algorithm via Min-cost Flow Optimization”, Proceedings of the 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2021), pp.3796-3805, 2021. [code] [slide] (acceptance rate: 21.4%)

Preprints

  1. Yuya Hikima and Akiko Takeda, “Stochastic Approach for Price Optimization Problems with Decision-dependent Uncertainty”, arXiv, 2023.

Domestic conference papers (non-refereed)

  1. 引間 友也, 武田 朗子, 決定変数に依存する不確実性をもつ最適化問題に対する確率的射影勾配降下法, 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, 2023.

  2. 引間 友也, 赤木 康紀, 金　秀明,　幸島 匡宏, 倉島 健, 戸田 浩之, 制御可能な不確実性を含むStochastic Matchingの確率的挙動の最適化, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021年秋季研究発表会, 2021.

  3. 引間 友也, 幸島 匡宏, 赤木 康紀, 倉島 健, 戸田 浩之, 人の確率的な意思決定モデルを考慮した配車のための価格と時間の最適化問題とその解法, 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, 2021.

  4. 引間 友也, 幸島 匡宏, 赤木 康紀, 倉島 健, 戸田 浩之, 交通経済学に基づく人の時間価値を考慮したタクシー配車戦略の最適化, 第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム, 2020, 山下記念研究賞受賞.

  5. 引間 友也, 山下 信雄, 微分不可能な損失関数をもつL1正則化問題に対する有効制約法, 第61回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI’17) , 2017, 学生発表賞受賞.

  6. 引間 友也, 山下 信雄, 基底追跡ノイズ除去に対する有効制約法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会関西支部 若手研究発表会, 2017, 優秀発表賞受賞.

  7. 引間 友也, 山下 信雄, L1正則化問題に対する有効制約法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会関西支部 若手研究発表会, 2016, 優秀発表賞受賞.

  8. 引間 友也, 山下 信雄, L1正則化問題に対する有効制約法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2016年秋季研究発表会, 2016.