| 研究課題/領域番号 |
17K00028
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
数理情報学
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
垣村 尚徳 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (30508180)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 組合せ最適化 / アルゴリズム / 近似アルゴリズム / ストリーミング計算 / 離散構造 / 劣モジュラ関数 / ストリーミングアルゴリズム / マトロイド / マッチング / コミュニティ検出 / 数理工学 / 情報基礎 / 数理モデル |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，大規模ネットワーク解析に応用できるさまざまな組合せ最適化モデルの提案と，提案モデルに対する理論保証付きアルゴリズムの設計に取り組んだ．特に，制約付き劣モジュラ関数最大化問題に対するストリーミングアルゴリズムの開発と計算限界の解析，および，ネットワークのコミュニティ検出問題に対する新しい最適化モデルの提案を行なった．これらの問題は，ネットワーク上の知識発見の問題においてその重要性が認識されている汎用的な組合せ最適化問題である．本研究の成果は理論計算機科学分野やデータマイニング分野における査読付き国際会議および査読付き論文誌に採択された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題では，組合せ最適化手法を用いて，ネットワークを解析するための汎用的なモデルと効率的な計算手法を確立することを目指した．研究成果は，ネットワーク解析という実用に現れる問題に対して，組合せ最適化という理論的な手法を用いてアプローチするものであり，理論と実用の両面からの有用性が期待される．近年，機械学習や人工知能など情報科学分野ではアルゴリズムの理論的な性質を保証することが重要となっており，組合せ最適化理論を用いた本研究のアプローチは国際的な研究動向に沿った研究成果と言える．また，フランス，アメリカ，ハンガリーなどの研究者と連携し研究を行なうことで，国際的な研究ネットワークを構築した．
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