ディミトリ・ベルツェカス

ディミトリ・P・ベルツェカス[2]
生まれる	1942 アテネ、ギリシャ
国籍	ギリシャ語
市民権	アメリカ、ギリシャ
母校	アテネ国立工科大学（1968）[3]
知られている	非線形計画法 凸最適化 動的計画法 近似動的計画法 確率システムと最適制御 データ通信ネットワークの最適化
受賞歴	1997 INFORMSコンピューティング協会 (ICS) 賞 1999 ギリシャ国立オペレーションズリサーチ 賞2001ジョン R. ラガッツィーニ賞2001米国工学アカデミー会員 2009 INFORMS 説明文賞2014 AACCリチャード E. ベルマン制御遺産賞2014 INFORMS カチヤン賞2015 SIAM/MOS ダンツィヒ賞2018 INFORMS ジョン・フォン・ノイマン理論賞2022 IEEE 制御システム賞
科学者としてのキャリア
フィールド	最適化、数学、制御理論、データ通信 ネットワーク
機関	ジョージ・ワシントン大学 スタンフォード大学 イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校 マサチューセッツ工科大学
論文	不確実性の集合メンバーシップ記述による不確実システムの制御 (1971)
博士課程の指導教員	イアン・バートン・ローズ[1]
その他の学術アドバイザー	マイケル・アサンズ
博士課程の学生	スティーブン・E・シュリーブ ポール・ツェン・ アスマン・オズダラール[1]

ディミトリ・パンテリ・ベルツェカス（1942年、アテネ生まれ、ギリシャ語：Δημήτρης Παντελής Μπερτσεκάς）は、応用数学者、電気技術者、コンピューター科学者であり、マサチューセッツ州ケンブリッジにあるマサチューセッツ工科大学（MIT）工学部電気工学・コンピューターサイエンス学科のマカフィー教授、およびアリゾナ州立大学テンピ校の計算意思決定のフルトン教授でもある。

ベルツェカスはギリシャで生まれ、幼少時代をそこで過ごした。ギリシャのアテネ国立工科大学で5年間学び、その後ワシントンD.C.のジョージ・ワシントン大学で約1年半学び、1969年に電気工学の修士号を取得した。その後、 MITで約2年間学び、1971年にシステム科学の博士号を取得した。1979年にMITの教授陣に加わる前は、スタンフォード大学の工学経済システム学科で3年間、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の電気・コンピュータ工学科で5年間教鞭を執った。2019年、MITで研究職を続ける傍ら、アリゾナ州立大学テンピ校のコンピューティングおよび拡張知能学部の常勤教授に任命された。^{[4] [5]}

彼は研究業績と、理論的およびアルゴリズム的最適化と制御、強化学習、応用確率の分野での20冊の教科書とモノグラフで知られています。彼の仕事は、理論的/基礎的な仕事から、最適化問題のアルゴリズム分析と設計、データ通信や輸送ネットワーク、発電などのアプリケーションにまで及びます。彼は、 CiteSeer検索エンジンの学術データベース^[7]とデジタルライブラリ[8]で、最も引用されているコンピュータサイエンスの著者トップ100に選ばれています^{[6] 。}彼はまた、工学とテクノロジーの分野で世界トップ40の科学者（米国トップ20）にランクされており、数学の分野では世界トップ50の科学者（米国トップ30）にもランクされています。^{[9] [10]} 1995年に、彼は出版社Athena Scientificを共同設立し、他の出版社とともに彼の本のほとんどを出版しています。

1990年代後半、ベルツェカスはデジタル写真に強い関心を持つようになり、彼の写真はMITで何度か展示された。^[11]

ベルツェカスは、最適化、データ通信ネットワーク、分散制御への貢献により、1984年にIEEEフェローに昇格しました。 ^{[12]ベルツェカスは、著書「Neuro-Dynamic Programming」（}ジョン・N・ツィツィクリスとの共著）により、オペレーションズ・リサーチとコンピュータサイエンスのインターフェースにおける研究優秀賞（ INFORMS 1997年） ^[13] を受賞、2000年にはオペレーションズ・リサーチに関するギリシャ国家賞、2001年には教育への顕著な貢献によりジョン・R・ラガッツィーニ賞を受賞しました。^[14] 2001年には、 「最適化/制御理論、特にデータ通信ネットワークへの応用に関する基礎研究、実践、教育への先駆的な貢献」により、米国工学アカデミーに選出されました。 ^[15] 2009年には、「難しい数学的概念を並外れた明快さで伝え、それによって多くの分野の幅広い聴衆に届く」能力が認められ、2009 INFORMS解説執筆賞を受賞しました。^[16] 2014年にアメリカ自動制御協議会からリチャード・E・ベルマン制御遺産賞、^{[17] [18]} INFORMS最適化協会から最適化分野での生涯功績に対してカチヤン賞を受賞。^[19]また、2015年にSIAMと数学最適化協会からダンツィヒ賞、^[20] 2018年にINFORMSジョン・フォン・ノイマン理論賞（ツィツィクリスと共同）を受賞（「ニューロダイナミックプログラミング」および「並列分散アルゴリズム」の著書に対して）、^[16] 2022年にIEEE制御システム賞（「最適化と制御の方法論への根本的な貢献」および「優れたモノグラフと教科書」に対して）を受賞。^[21]

• 動的計画法と最適制御（1996）
• データネットワーク（1989年、ロバート・G・ギャラガーとの共著）
• 非線形計画法（1996）
• 確率論入門（2003年、ジョン・N・ツィツィクリスとの共著）
• 強化学習コース（2023）

• 「確率的最適制御：離散時間の場合」（1978年、SE Shreveとの共著）は、動的計画法と確率的制御の測度理論的基礎を確立した、数学的に複雑な作品です。
• 「制約付き最適化とラグランジュ乗数法」（1982 年）は、拡張ラグランジュ法と逐次二次計画法に関するアルゴリズムの収束問題を包括的に扱った最初のモノグラフです。
• 「並列および分散計算: 数値手法」(1989 年、 John N. Tsitsiklisとの共著) では、分散非同期アルゴリズムの分析のための基本的な理論構造が確立されました。
• 「線形ネットワーク最適化」（1991 年）および「ネットワーク最適化: 連続モデルと離散モデル」（1998 年）では、 1979 年から 20 年にわたって Bertsekas が開発した割り当ておよびネットワーク フローの最適化のためのオークション アルゴリズムのクラスについて包括的に説明しています。
• 「ニューロダイナミックプログラミング」（1996 年、Tsitsiklis との共著）は、非常に複雑な順次意思決定問題の準最適近似の理論的基礎を築きました。
• 「凸解析と最適化」（2003年、A. NedicおよびA. Ozdaglarとの共著）および「凸最適化理論」（2009年）は、最適化双対性理論の新たな発展路線、ラグランジュ乗数理論と非平滑解析との新たな関係、および増分サブグラディエント法の包括的な発展をもたらしました。
• 「抽象動的プログラミング」（2013 年）は、不動点理論との強いつながりに基づいて、総コストの順次決定問題のコア理論とアルゴリズムの統一的な開発を目指しています。このモノグラフの第 3 版は、順次ゼロサム ゲームとミニマックス問題への応用のフレームワークを拡張し、2022 年に出版されました。
• 「強化学習と最適制御」（2019年）は、動的計画法/最適制御と人工知能の共通境界を探り、どちらの分野のバックグラウンドを持つ労働者もアクセスできる橋渡しをすることを目的としています。
• 「ロールアウト、ポリシー反復、分散強化学習」（2020年）は、ポリシー反復の基本的な考え方、その1回の反復に対応するロールアウト、およびそれらの分散型およびマルチエージェント実装に焦点を当てています。これらの方法のいくつかは、チェス、囲碁、バックギャモンなどのゲームで注目を集めた成功の基盤となっています。^{[22] [23] [24]}
• 「最適、モデル予測、適応制御のための AlphaZero からの教訓」（2022 年）では、オフライン トレーニングとオンライン プレイ アルゴリズムに基づく強化学習の新しい概念フレームワークを紹介しています。これらのアルゴリズムは、互いに独立して設計されていますが、ニュートン法の強力なメカニズムを通じて相乗的に動作します。

• ニューラルネットワーク
• 強化学習
• データネットワーク
• 凸凹トピックのリスト

• Google Scholarからの出版物。
• DBLPからの出版物。
• 米国工学アカデミーの経歴
• MIT の Bertsekas のホームページ
• アテナサイエンティフィック
• MIT 情報制御システム研究所
• MIT 電気工学・コンピュータサイエンス学部
• オペレーションズ・リサーチおよび経営科学研究所 (INFORMS) の Dimitri Bertsekas 氏の経歴