| 研究課題/領域番号 |
19K11824
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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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| 審査区分 |
小区分60010:情報学基礎論関連
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| 研究機関 | 大阪大学 (2020-2023)
名古屋工業大学 (2019) |
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研究代表者 |
泉 泰介 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (20432461)
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| 研究分担者 |
金 鎔煥 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (50756773)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023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)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 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 / 分散システム / 固定パラメータアルゴリズム / 固定パラメタ容易性 / 固定パラメタアルゴリズム / グラフ理論 / 組み合わせ最適化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
分散グラフアルゴリズムとは、複数の計算機が通信リンクで相互接続した分散システムにおいて、ネットワークのトポロジカルな構造を入力データと見なしてグラフアルゴリズムを実行する枠組みである。本研究では、グラフ理論の基本的な諸問題のうち、特に求解のために大域的な情報収集を必要とする問題 (大域的な問題) を対象とし、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グラフアルゴリズムをパラメタライズドアルゴリズムの文脈から模索する。
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| 研究成果の概要 |
分散グラフアルゴリズムにおけるパラメタライズド手法の研究を行い、多様な分散アルゴリズムの研究に関して結果を得た。特筆すべき成果として以下の3点を挙げる：(1)低競合ショートカットの構成可能性とさまざまなグラフパラメータの関係性の解明、(2)木幅に関する固定パラメータアルゴリズムの効率的な分散化、(3)最大マッチング問題に対する、出力サイズの線形時間パラメタ化分散アルゴリズムの提示。これらの3件は、分散並列処理に関するアルゴリズム研究の分野におけるトップカンファレンス(DISC、SPAA、SODA)へと採択された。
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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。
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