2022 Fiscal Year Annual Research Report
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 |
22H03569
|
|---|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| 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
|
| Keywords | 分散アルゴリズム / グラフアルゴリズム / 自己安定性 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度については，主に以下の2点について成果を得た
(1) 入力が良い構造を持つ場合の分散アルゴリズムの複雑性解析：入力のネットワークトポロジがどの程度木グラフ的な構造を持つかの指標である「木幅」と分散グラフアルゴリズムの計算量の間の関連について研究を行った．具体的には，一般のグラフに対して分散計算量的に困難な諸問題(最短経路，内周計算，二部マッチング等)について，木幅が限定されたグラフに対しては従来の計算量限界を破ることが可能なことを示した．また，そのアルゴリズム設計のために，いくつかの汎用的なアルゴリズム設計技法を開発した．
(2) 自己安定分散グラフアルゴリズムの研究：自己安定性は任意の初期状況から所望の解状況に復帰することが理論的に保証されているような分散アルゴリズムのクラスであり，レジリエントな分散アルゴリズム設計における重要な性質の一つである．本研究ではシュタイナー木，支配集合問題，独立点集合問題等の基本的なグラフアルゴリズムに対する新たな自己安定分散アルゴリズムを提案した．特に独立点集合問題については，緩安定性と呼ばれる自己安定性を緩和した概念を導入することで，自己安定性との相性が悪い永続的な確率的故障モデルの下で動作するアルゴリズムを新たに提案した．
上記(1),(2)の成果以外にも，モバイルエージェントの計算能力，視野が制限された自律分散ロボットの一点集合問題等に関しての成果を併せて得ている．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
成果は着実に出ているものの，本研究の主目的である，分散アルゴリズムにおける自己最適化の部分に関しては，基本アイデアはすでにあるもののその解析に難航しており，まだ確定的な結果は得られていない．この点については当初の想定よりも研究遂行が遅れている．
|
| Strategy for Future Research Activity |
進捗状況の項で述べた通り，分散アルゴリズムの自己最適化に関して，現在検討中のアイデアの解析を進めていく．また，その適用可能範囲の拡大を目指していく．
|
-
-
-
-
-
[Journal Article] Gathering of Mobile Robots with Defected Views2022
Author(s)
Yonghwan Kim, Masahiro Shibata, Yuichi Sudo, Junya Nakamura, Yoshiaki Katayama and Toshimitsu Masuzawa
-
Journal Title
International Conference on Principles of Distributed Systems (OPODIS), Leibniz International Proceedings in Informatics (LIPIcs)
Volume: 253
Pages: 14:1-14:18
DOI
Peer Reviewed / Open Access
-
-
