最適化計算型クエリーのためのプリプロセッシングアルゴリズム論
Project/Area Number |
21K19765
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Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
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Research Institution | Nagoya University |
Principal Investigator |
小野 廣隆 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (00346826)
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Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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Keywords | アルゴリズム / 組合せ最適化 / クエリー / プリプロセッシング / 局所構造 |
Outline of Research at the Start |
本研究では最適化計算型クエリー+プリプロセッシングのための新たなアルゴリズム論を展開する.最適化計算型クエリーのプリプロセッシングには,付加する補助情報の量と最適化自体の計算量の関係, プリプロセッシングに要する計算量と最適化自体の計算量の関係等,各種のトレードオフ関係が存在する.これは個別に研究されてきたアルゴリズム理論上の諸問題が最適化計算型クエリーに対するプリプロセッシングという設定で融合することを意味する.本研究はこの新しい計算スキームにおける汎用的なアプローチを構築,各種のトレードオフ関係の評価体系の提案をするとともに,実装・評価を通した新たなアルゴリズム設計論の展開に挑戦する.
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Outline of Annual Research Achievements |
予め計算しておいた付加的な補助情報を元に高速に所望の解を計算する計算スキームを「最適化計算型クエリー」とそれを実現する「プリプロセッシング」と呼び,この最適化計算型クエリー+プリプロセッシングのための新たなアルゴリズム論を展開する.最適化計算型クエリーのプリプロセッシングには,付加する補助情報の量と最適化自体の計算量の関係,プリプロセッシングに要する計算量と最適化自体の計算量の関係等,各種のトレードオフ関係が存在する.この新しい融合モデルにおけるプリプロセッシングのための汎用的なアプローチを構築し,実装・評価を通して新たなアルゴリズム設計論を展開するのが本研究提案の大方針である.
2022年度は2021年度に実施したグラフ最適化問題への応用のための局所的な最適構造情報保存のための計算量研究を発展させるとともに,本格的に最適化計算型クエリーのためのプリプロセッシングの問題のターゲットを定め研究に取り組んだ.ターゲットとして選んだ問題は2021年12月に国際会議ISAAC2021の最優秀論文「外平面グラフにおけるビアパス問題」で提案されたビアパス問題である.ビアパス問題は寄り道型の最短路問題であり,数少ないプリプロセッシング研究における成功例である最短路問題の一般化でもある.同論文では外平面グラフの構造を利用した最適化計算型クエリーに点数の逆アッカーマン関数のオーダー(つまり実質的には定数時間)で答えるためのプリプロセッシング法を提案している.我々はその結果を外平面グラフの上位クラスである直並列グラフに対して拡張可能であるかなどについて考察を行い,包括的な最適化クエリ+プリプロセッシング計算のスキームを得た.2023年5月現在,論文を執筆・投稿準備中である.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2021年度はプリプロセッシング自体よりは効率的なプリプロセッシングを実現するために解決すべき諸問題に焦点を当てた研究成果を行ったのに対し,2022年度はそれを踏まえ,本格的に最適化計算型クエリー+プリプロセッシングに関する研究成果が得られた.現時点ではこの結果は投稿準備中であるが2023年度前半に投稿,発表が可能となる見込みである.また今回得られた結果を発展させた内容についても考察中であり,2023年度内に何らかの結果が得られると考えている.
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Strategy for Future Research Activity |
2021年度はプリプロセッシング自体よりは効率的なプリプロセッシングを実現するために解決すべき諸問題に焦点を当てた研究成果が得られたのに対し,2022年度は(論文採択には至っていないものの)本格的に最適化計算型クエリー+プリプロセッシングに関する研究成果が得られており,更に結果が得られるものと考えている.以上を踏まえ,2023年度は研究の発展とともに英文論文の出版にも力をいれ研究を進める予定である.
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Report
(2 results)
Research Products
(34 results)