現実的な入力に対して自己最適化する分散グラフアルゴリズムの設計技法

• Project/Area Number: 23K24825
• Project/Area Number (Other): 22H03569 (2022-2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2022-2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60050:Software-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 泉 泰介 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (20432461)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 増澤 利光 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (50199692) ; 金 鎔煥 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (50756773) ; 江口 僚太 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (60964468)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥16,120,000 (Direct Cost: ¥12,400,000、Indirect Cost: ¥3,720,000); Fiscal Year 2026: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2025: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000); Fiscal Year 2024: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000); Fiscal Year 2023: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2022: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
• Keywords: 分散アルゴリズム / グラフアルゴリズム / 動的ネットワーク / 計算複雑性 / 分散システム

Outline of Research at the Start

分散アルゴリズムの理論においては、理論解析における性能評価と、現実的な入力に対する実際の性能との間にしばしば大きなギャップが生じる。本研究においては、現実的・実践的なシナリオの下でも通用するような分散アルゴリズムの設計解析手法を確立することを目指す。特に、現実のネットワークの良い性質に対して自律的に適応し、自身を最適化するような分散アルゴリズム (自己最適化分散アルゴリズム) の考え方に注目し、それを実現するための手法および問題のモデル化、解析技法を研究する。