Parameterized Approaches for Large-Scale Distributed Graph Algorithms

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K11824
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60010:Theory of informatics-related
• Research Institution: Osaka University (2020-2023); Nagoya Institute of Technology (2019)
• Principal Investigator: Izumi Taisuke 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (20432461)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 金 鎔煥 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (50756773)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 分散アルゴリズム / 計算複雑性 / 固定パラメータ容易性 / グラフアルゴリズム

Outline of Final Research Achievements

We conducted research on parameterized distributed graph algorithms. For various models and problems of distributed computation, we obatined novel algorithms with respect to parameterization. Notable achievements include the following three results: (1) the efficiency of low-congestion shortcuts and their relationship with various graph parameters, (2) efficient distibuted implemenations of fixed-parameter (centralized) algorithms with respect to treewidth, and (3) a new maximum matching distributed algorithm running in the linear time of output matching sizes. These three items were accepted at top conferences DISC, SPAA, and SODA in the field of algorithms and distributed and parallel computation.

Free Research Field

アルゴリズム

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では、入力インスタンスの困難性に応じた最適な計算時間を達成する分散アルゴリズムをパラメタ化アルゴリズムの文脈から模索した。パラメタ化アルゴリズムは単一計算機上で動作するアルゴリズム(集中型アルゴリズム)において、現実的な入力の下で高速に動作するアルゴリズムを実現するための設計パラダイムとして成功を収めているが、分散アルゴリズムの文脈においては同様の手法は発展していない状況であった。本研究ではいくつかの重要な基本問題に対して新たなパラメタ化分散アルゴリズムを提案している。上述の通り、いずれの成果も当該分野のトップカンファレンスに採択されており、その成果の学術的波及効果は高い。