研究課題/領域番号 |
19K21537
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補助金の研究課題番号 |
18H06469 (2018)
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研究種目 |
研究活動スタート支援
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配分区分 | 基金 (2019) 補助金 (2018) |
審査区分 |
1001:情報科学、情報工学およびその関連分野
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研究機関 | 名古屋大学 (2020-2021) 中央大学 (2018-2019) |
研究代表者 |
土中 哲秀 名古屋大学, 情報学研究科, 助教 (30824982)
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研究期間 (年度) |
2018-08-24 – 2022-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018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 | グラフアルゴリズム / パラメータ化アルゴリズム / 近似アルゴリズム / 重み付きグラフ / 有向グラフ / 計算複雑性 / グラフ最適化問題 / パラメータ化近似アルゴリズム / 固定パラメータ容易性 / アルゴリズム的ゲーム理論 |
研究開始時の研究の概要 |
グラフ最適化問題は工学,情報学,経済学をはじめとした様々な分野における自然な問題としてしばしば現れる.それらの多くは,現実的な時間で解を求めることが難しいと考えられているが,近似アルゴリズムやパラメータ化アルゴリズムといった高性能アルゴリズム設計手法の発展によって,ある程度効率的に解を求めることが可能になった.近年では,これらに加えて,高速高精度なパラメータ化近似アルゴリズムが注目されている. 本研究では,一般に広く研究されている重み無し無向グラフのみならず,重み付き有向グラフなどのより記述力の高いグラフに対する高速高精度グラフアルゴリズムの設計を目指す.
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研究成果の概要 |
現実の問題の多くは,向きや重みのついたグラフ上での最適化問題として定式化される.しかし,向きや重みのついたグラフ上での最適化問題は,無向重みなしグラフにおけるグラフ最適化問題よりも問題構造が複雑になる場合が多い.本研究では近似技法,パラメータ化技法を駆使することにより,無向重みなしグラフのみならず,重み付きグラフ,有向グラフ,それらの両方の性質を持つ重み付き有向グラフ上で定義されるさまざまなグラフ最適化問題に対して,高速高精度アルゴリズムを設計し,性能解析を行った.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
実ネットワークの中には,重みや辺の向きが重要なものも多数存在する.例えば,交通ネットワーク,取引ネットワーク,人物ネットワーク(社会ネットワーク)などである.これらの実ネットワークを対象とした問題の多くは計算困難であるため,重み付き有向グラフ最適化問題等に対して,効率的に高精度の解を求めるアルゴリズムの実現は学術的・社会的意義がある.
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