2025/04/25 更新

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セメリス アンドレアス
THEMELIS ANDREAS
所属
システム情報科学研究院 電気システム工学部門 准教授
工学部 電気情報工学科（併任）
システム情報科学府 電気電子工学専攻（併任）
マス・フォア・イノベーション連係学府 （併任）
職名
准教授
連絡先
メールアドレス
電話番号
0928023718
プロフィール
コンピューティング能力の向上と、強力な（マイクロ）プロセッサの開発により、「最適化」に基づくより洗練された制御系設計が可能となりました。事実上あらゆる工学的問題は関数最小化と捉えることができます。例えば、経路計画において「最良」の経路を見つけることは、距離、時間、燃料消費などの要因の寄与であるコスト（関数）を最小化する経路を見つけることに相当します。そのため、収束速度、計算量の少なさ、解ける問題の範囲のバランスが課題となっています。当研究室では、制御や信号処理をはじめとする幅広い分野の工学的応用を目指して、効率的なアルゴリズムの開発を目指しています。
外部リンク

学位

  • PhD

経歴

  • 九州大学 システム情報科学研究院 電気システム工学部門  准教授 

    2020年10月 - 現在

  • KU Leuven (Postdoctoral researcher)   

研究テーマ・研究キーワード

  • 研究テーマ： コンピューティング能力の向上と、強力な（マイクロ）プロセッサの開発により、「最適化」に基づくより洗練された制御系設計が可能となりました。事実上あらゆる工学的問題は関数最小化と捉えることができます。例えば、経路計画において「最良」の経路を見つけることは、距離、時間、燃料消費などの要因の寄与であるコスト（関数）を最小化する経路を見つけることに相当します。そのため、収束速度、計算量の少なさ、解ける問題の範囲のバランスが課題となっています。当研究室では、制御や信号処理をはじめとする幅広い分野の工学的応用を目指して、効率的なアルゴリズムの開発を目指しています。

    研究キーワード： 最適化アルゴリズムの工学への応用

    研究期間： 2021年1月 - 2021年6月

論文

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講演・口頭発表等

  • Adaptive proximal gradient methods for convex bilevel optimization 招待 国際会議

    Andreas Themelis, Puya Latafat, Silvia Villa, Panagiotis Patrinos

    Control & Optimisation (ContrOpt) Pisa 2023  2023年5月 

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    開催年月日： 2023年5月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：University of Pisa   国名：イタリア共和国  

    Bilevel optimization is a comprehensive framework that bridges single- and multi-objective optimization. It encompassess many general formulations, such as, but not limited to, standard nonlinear programs. This work demonstrates how elementary proximal gradient iterations can be used to solve a wide class of convex bilevel optimization problems without involving subroutines. Compared to and improving upon existing methods, ours (1) can handle a much wider class of problems, including both constraints and nonsmooth terms, (2) does not require strong convexity or Lipschitz smoothness assumptions, and (3) provides a systematic adaptive stepsize selection strategy with no need of function evaluations. A linesearch-free variant is also proposed that eliminates wasteful backtracking trials at the sole expense of cost evaluations.

    その他リンク： https://contropt2023.ec.unipi.it

    リポジトリ公開URL： https://hdl.handle.net/2324/6790346

  • Inertia and relative smoothness in nonconvex minimization: a case study on the forward-reflected-backward algorithm 招待 国際会議

    Andreas Themelis, @Ziyuan Wang, #Hongjia Ou, Xianfu Wang

    2022 International Workshop on Continuous Optimization  2022年12月 

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    開催年月日： 2022年12月

    記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

    開催地：Tokyo Institute of Technology   国名：日本国  

    The use of momentum to accelerate convergence of first-order algorithms has been gaining renewed interest ever since its first appearance 60 years back. Initially inspired by the physics intuition that inertia is effective in preventing oscillatory behaviors, momentum-type techniques are typically designed in attempt to improve convergence speed. While this effect can only be achieved and justified for positive momentum coefficients, our study on the forward-reflected-backward splitting of Malitsky and Tam suggests the necessity of "negative" values to guarantee convergence under mere relative smoothness assumptions, for nonconvex problems. Our conclusions are in line with, and more pessimistic than, a similar conjecture of Dragomir et al. for the mirror descent algorithm.

    その他リンク： http://www.opt.c.titech.ac.jp/DecemberWorkshop/

    リポジトリ公開URL： https://hdl.handle.net/2324/6790347

  • Splitting algorithms for nonconvex optimization: unified analysis and Newton-type acceleration 招待 国際会議

    Andreas Themelis

    Northwestern Polytechnical University Optimization Seminar  2022年10月 

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    開催年月日： 2022年10月

    記述言語：英語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

    国名：中華人民共和国  

    We provide a unified interpretation of splitting algorithms for nonconvex optimization through the lens of majorization-minimization. Possibly under assumptions to compensate the lack of convexity, this setting is general enough to cover ADMM as well as forward-backward, Douglas-Rachford and Davis-Yin splittings. Proximal envelopes, a generalization of the Moreau envelope, are shown to be natural merit functions for establishing convergence results. Their regularity properties also enable the integration of fast direction of quasi-Newton-type, that differently from any other approach for nonsmooth optimization preserve the same operation complexity of the original splitting scheme.

    リポジトリ公開URL： https://hdl.handle.net/2324/6790348

  • Efficient lightweight solvers for real-time embedded nonlinear MPC 招待

    Andreas Themelis

    60th SICE Annual Conference 2021  2021年9月 

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    開催年月日： 2021年9月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Model predictive control (MPC) has become a popular strategy to implement feedback control loops for a variety of systems. Since most systems are nonlinear by nature, nonlinear MPC offers a more accurate modeling, but it leads to nonconvex and much more complicated problems that need to be solved at every sampling step. In "embedded" applications such as autonomous driving, the resulting problems easily become of large scale and the sampling time can be as low as few milliseconds, thus imposing an imperative demand for algorithmic speed and efficiency. In this talk we show how the scalability properties of "proximal algorithms" can conveniently be employed to design certifiable, fast, and lightweight algorithms perfectly suited for embedded applications.

    その他リンク： https://www.imi.kyushu-u.ac.jp/wp-content/uploads/2022/07/mil_84.pdf

  • Optimization for real-time control with limited resources 招待 国際会議

    Andreas Themelis

    6th IFAC Conference on Engine and Powertrain Control, Simulation and Modeling  2021年8月 

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    開催年月日： 2021年8月

    記述言語：英語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

    国名：日本国  

    Model predictive control (MPC) has become a popular strategy to implement feedback control loops for a variety of systems. An MPC strategy aims at repeatedly selecting control inputs that yield the best outcome among all possible choices. To assess the quality of an input, a cost function is designed that takes into account the desired goals, such as going from point A to point B in short time without wasting fuel. This leads to a problem formulation where the objective is the "minimization" of a cost function, encoding the desired goal, subject to constraints, which instead account for actuators limitations (e.g. maximum speed or power) as well as environmental impediments such as physical obstacles or speed limits. Most systems in nature and science evolve according to "nonlinear" laws, and this leads to the major challenge of nonsmooth and nonconvex problems that need to be solved within sampling time, that is, before a new control input needs to be fed again to the system. In "embedded" applications such as autonomous driving, the resulting problems easily become of large scale and the sampling time can be as low as few milliseconds, thus imposing an imperative demand for algorithmic speed and efficiency. In this talk we show how the scalability properties of "proximal algorithms" can conveniently be employed to design certifiable, fast, and lightweight algorithms perfectly suited for embedded applications.

    その他リンク： https://ifac.papercept.net/conferences/conferences/ECOSM21/program/ECOSM21_ContentListWeb_1.html#suts1

    リポジトリ公開URL： https://hdl.handle.net/2324/6790350

  • Bregman proximal algorithms for composite and finite-sum nonconvex minimization problems 招待 国際会議

    Andreas Themelis, Puya Latafat, Masoud Ahookhosh, Panagiotis Patrinos

    SIAM Conference on Optimization (OP21)  2021年7月 

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    開催年月日： 2021年7月

    記述言語：英語   会議種別：シンポジウム・ワークショップ パネル（公募）  

    開催地：[online]  

    The employment of Bregman divergences in splitting algorithms has been growing in popularity in the last few years. Firstly, the extra degree of freedom in the metric selection can lead to new algorithms or may provide new insights on known ones. Secondly, while many classical such schemes are bound to Lipschitz differentiability requirements (especially in the nonconvex setting), the recently introduced notion of ``relative smoothness'' has considerably widened the range of problems that can be addressed. This talk deals with Bregman proximal algorithms in the fully nonconvex setting. The employment of the Bregman Moreau envelope as Lyapunov function leads to extremely simple and intuitive converge analyses that naturally extend to block-coordinate variants. Furthermore, continuity of the envelope allows one to design linesearch-type extensions that preserve oracle complexity and convergence properties of first-order (Bregman) splitting schemes, and yet can attain up to superlinear asymptotic rates when directions of quasi-Newton type are selected.

    その他リンク： https://meetings.siam.org/sess/dsp_programsess.cfm?SESSIONCODE=72026

    リポジトリ公開URL： https://hdl.handle.net/2324/6790349

  • A universal majorization-minimization framework for the convergence analysis of nonconvex proximal algorithms 招待 国際会議

    Andreas Themelis, Panagiotis Patrinos

    6th International Conference on Continuous Optimization  2019年8月 

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    開催年月日： 2021年6月

    記述言語：英語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

    開催地：Berlin   国名：ドイツ連邦共和国  

  • Proximal envelopes 招待 国際会議

    Andreas Themelis, Panagiotis Patrinos

    17th IEEE European Control Conference  2018年6月 

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    開催年月日： 2021年6月

    記述言語：英語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

    開催地：Limassol   国名：キプロス共和国  

  • A simple and efficient algorithm for Nonlinear MPC 国際会議

    Lorenzo Stella, Andreas Themelis, Pantelis Sopasakis, Panagiotis Patrinos

    56th IEEE Conference on Decision and Control  2017年12月 

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    開催年月日： 2021年6月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Melbourne   国名：オーストラリア連邦  

  • Accelerated Douglas-Rachford splitting and ADMM for structured nonconvex optimization 招待 国際会議

    Panagiotis Patrinos, Andreas Themelis

    CMO-BIRS Workshop on Splitting Algorithms, Modern Operator Theory and Applications  2017年9月 

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    開催年月日： 2021年6月

    記述言語：英語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

    開催地：Oaxaca   国名：メキシコ合衆国  

  • Newton-type proximal algorithms for nonconvex optimization 招待 国際会議

    Andreas Themelis

    LCCC focus period on large scale and distributed optimization  2017年6月 

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    開催年月日： 2021年6月

    記述言語：英語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

    開催地：Lund   国名：スウェーデン王国  

  • Newton-type operator splitting algorithms 国際会議

    Andreas Themelis, Puya Latafat, Panagiotis Patrinos

    4th European Conference on Computational Optimization  2016年9月 

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    開催年月日： 2021年6月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Leuven   国名：ベルギー王国  

  • A variable metric Stochastic Gradient method for large scale optimization 国際会議

    Andreas Themelis, Silvia Villa, Panagiotis Patrinos, Alberto Bemporad

    28th European Conference on Operational Research  2016年7月 

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    開催年月日： 2021年6月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Poznan   国名：ポーランド共和国  

  • Stochastic Gradient Methods for Stochastic Model Predictive Control 招待 国際会議

    Andreas Themelis, Silvia Villa, Alberto Bemporad, Panagiotis Patrinos

    15th IEEE European Control Conference  2016年6月 

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    開催年月日： 2021年6月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Aalborg   国名：デンマーク王国  

  • A globally and superlinearly convergent algorithm for finding fixed points of nonexpansive operators 招待 国際会議

    Andreas Themelis, Puya Latafat, Panagiotis Patrinos

    50th Anniversary of the Center for Operations Research and Econometrics  2016年5月 

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    開催年月日： 2021年6月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Louvain la Neuve   国名：ベルギー王国  

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学術貢献活動

  • 学術論文等の審査

    役割：査読

    2022年

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    種別：査読等 

    外国語雑誌　査読論文数：6

    国際会議録　査読論文数：2

  • 学術論文等の審査

    役割：査読

    2021年

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    種別：査読等 

    外国語雑誌　査読論文数：7

  • 学術論文等の審査

    役割：査読

    2020年

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    種別：査読等 

    外国語雑誌　査読論文数：5

    国際会議録　査読論文数：3

  • 学術論文等の審査

    役割：査読

    2019年

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    種別：査読等 

    外国語雑誌　査読論文数：2

  • 学術論文等の審査

    役割：査読

    2018年

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    種別：査読等 

    外国語雑誌　査読論文数：1

  • 学術論文等の審査

    役割：査読

    2017年

    　詳細を見る

    種別：査読等 

    外国語雑誌　査読論文数：1

    国際会議録　査読論文数：1

  • 学術論文等の審査

    役割：査読

    2016年

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    種別：査読等 

    国際会議録　査読論文数：1

  • 学術論文等の審査

    役割：査読

    2015年

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    種別：査読等 

    国際会議録　査読論文数：2

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • The main objective of the project is to develop learning-based techniques for devising ad-hoc tuning-free optimization algorithms for convex and nonconvex optimization problems. A novel universal framework will be developed, which will serve as a solid theoretical ground for the development of new learning paradigms to train optimization methods subject to certificates of (speed of) conver-gence and quality of output solution.

    2021年6月

    共同研究

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    担当区分：研究分担者  資金種別：その他産学連携による資金

  • The project is concerned with optimization algorithms for engineering, in compliance with the application challenges: efficiency, limited power of microprocessors, and nonconvexity of the problems. The final goal is to provide efficient open‑source multi‑purpose software with theoretical guarantees.

    研究課題/領域番号：21K17710  2021年 - 2023年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

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    担当区分：研究代表者  資金種別：科研費

担当授業科目

  • プログラミング演習Ⅲ

    2023年12月 - 2024年2月   冬学期

  • Presentations in EEE Studies(Group3)

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • 電気電子工学研究調査(第3ｸﾞﾙｰﾌﾟ)

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • (IUPE)Mathematics for EECS

    2023年4月 - 2023年6月   春学期

  • プログラミング演習Ⅲ

    2022年12月 - 2023年2月   冬学期

  • (IUPE)Mathematics for EECS

    2022年4月 - 2022年6月   春学期

  • (IUPE)Mathematics for EECS

    2021年4月 - 2021年6月   春学期

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海外渡航歴

  • 2023年8月

    滞在国名1：日本国   滞在機関名1：10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics

  • 2023年8月

    滞在国名1：中華人民共和国   滞在機関名1：Chongqing Normal University

  • 2023年5月

    滞在国名1：イタリア共和国   滞在機関名1：University of Pisa

  • 2022年11月 - 2022年12月

    滞在国名1：日本国   滞在機関名1：Tokyo Institute of Technology

  • 2019年6月

    滞在国名1：イタリア共和国   滞在機関名1：IMT School for Advanced Studies Lucca

  • 2018年8月

    滞在国名1：ドイツ連邦共和国   滞在機関名1：6th International Conference on Continuous Optimization

  • 2018年6月

    滞在国名1：キプロス共和国   滞在機関名1：17th IEEE European Control Conference

  • 2017年12月

    滞在国名1：オーストラリア連邦   滞在機関名1：56th IEEE International Conference on Decision and Control

  • 2017年6月

    滞在国名1：スウェーデン王国   滞在機関名1：Department of Automatic Control

  • 2016年7月

    滞在国名1：ポーランド共和国   滞在機関名1：28th European Conference on Operational Research

  • 2016年6月

    滞在国名1：デンマーク王国   滞在機関名1：15th IEEE European Control Conference

  • 2015年10月 - 2016年4月

    滞在国名1：ベルギー王国   滞在機関名1：KU Leuven

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