| 研究課題/領域番号 |
19J22696
|
|---|
| 研究種目 |
特別研究員奨励費
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 国内 |
|---|
| 審査区分 |
小区分60010:情報学基礎論関連
|
|---|
| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
|---|
研究代表者 |
北村 直暉 名古屋工業大学, 工学研究科, 特別研究員(DC1)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-25 – 2022-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,500千円 (直接経費: 2,500千円)
2021年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2020年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2019年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
|
|---|
| キーワード | モバイルエージェント / 分散アルゴリズム / ランデブー問題 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
モバイルエージェントシステムとはエージェントと呼ばれる自律分散型のシステムが計算機の間を移動し，情報の収集や処理を行うシステムである．モバイルエージェントシステムはビッグデータの発展に伴い，分散して管理されたデータを効率的に収集し処理を行うための手法として注目を浴びている．本研究の目的はエージェントが処理を行うために必要な記憶領域の削減とシステム障害の耐性の2つの観点からモバイルエージェントシステムについて検討をすることである．
|
| 研究実績の概要 |
今年度は前年度までの研究成果を取りまとめるとともに分散アルゴリズムに関する幅広い研究を行った．モバイルエージェントに関する研究では前年度より研究を行っていたランデブー問題について取り扱った．ランデブー問題に関する結果はIEICE Transactionsに採択が決定した．また，分散グラフアルゴリズムに関してもいくつかの研究を行った．前年度より研究を行っていた低競合ショートカットに関する研究は新しくIEICE Transactionsに採択が決定した．2つ目の研究ではCONGESTモデルにおける最大マッチング問題について取り扱った．頂点数nのCONGESTモデルにおける最大マッチング問題に対して，これまでの研究ではCONGESTモデルにおける自明な上界であるO(n^2)ラウンドよりも高速なアルゴリズムは知られていなかった．本研究ではO(n^{3/2})ラウンドの最大マッチングを解くアルゴリズムを新たに構築した．この結果は国内の情報科学ワークショップならびに国際ジャーナルのIEICE Transactionsに新しく投稿し採択された．3つ目の研究はCONGESTモデルにおける最小カットを高速に発見するアルゴリズムである．CONGESTモデルにおける厳密な最小カットを求める問題はDory等によって \tilde{O}(n^1/2+D)ラウンドのアルゴリズムが知られており，これは入力の対数時間を無視すれば下界に一致することが知られている．本研究では最小カットのサイズが小さい場合のアルゴリズムについて研究を行った．具体的にはグラフがサイズkのカットを持つときO(2^{O(k^2 )}D^{(k-2)}log n)ラウンドで最小カット問題を解くアルゴリズムが存在することを示した．この結果は国内ワークショップである情報科学ワークショップで発表されており自分は共著者となっている．
|
| 現在までの達成度 (段落) |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
|
