| 研究課題/領域番号 |
22K21277
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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 |
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| 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 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
北村 直暉 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 助教 (30963657)
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| 研究期間 (年度) |
2022-08-31 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 分散アルゴリズム / パラメータ化アルゴリズム / 普遍的な最適アルゴリズム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
分散グラフシステムにおいて与えられた問題を計算機が協調して少ない計算で求めるようなアルゴリズムの設計は重要なことの一つである．従来の研究では，与えられたアルゴリズムに対して実行時間が最も長くなるようなネットワークグラフのインスタンスに対する計算時間を評価する最悪時実行時間計算量に基づくアルゴリズムの設計が主流であった．しかしネットワークグラフの構造が木や平面である等の良い性質を持つ場合は一般のグラフにおける下界を打ち破るような高速なアルゴリズムが存在することがある． 本研究では，個々のネットワークグラフに対して，そのグラフ上で特定の問題を解くための効率的なアルゴリズムの設計手法の確立を目指す．
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| 研究実績の概要 |
本研究では個々のグラフに適応した分散アルゴリズムの設計を行うことを目的とする．従来の最悪計算時に基づく性能の評価では，一部の特殊なインスタンスだけが最悪計算時間になり，その他の多くのグラフでは高速に解くアルゴリズムが存在する場合が考えられる．本研究の課題は(1)グラフの種類を細分化し，特定のグラフに対する高速なアルゴリズムを設計すること(2)グラフ構造に適応した普遍的な最適アルゴリズムを他の問題に対しても考えることが可能であるかを明らかにすることである．
今年度の研究では分散アルゴリズム上での最大マッチング問題について取り扱っており，分散グラフシステムのモデルの一つであるCONGESTモデル上で入力サイズに対してほぼ線形(\tilde{O}(n)時間)で解くアルゴリズムを考案した．この結果は当該分野のトップカンファレンスの一つであるSODAに採択されており，高い評価を得ている．また，同内容はより多くの人に知ってもらうために，国内学会の電子情報通信学会においても招待講演を行っている．
また，前年度の報告書に記載したモバイルエージェントの結果について進展があった．0ビットの永続メモリを持つエージェントと1ビットの永続メモリの計算能力はグラフが2辺連結でない時は計算能力が異なることを示したが，複数台の0ビットの永続メモリを持つエージェントを用いて1ビットの永続メモリを持つエージェントがシュミレート可能であることを示した．この結果は国内学会であるLAシンポジウムにおいて発表を行っている．
その他，逐次型のパラメータアルゴリズムに関する結果では，トークンスライディング問題について取り扱っており，スピリットグラフに関する新しい結果を得ることができた．この結果は国内学会であるLAシンポジウムにおいて発表を行っている．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究実績の概要に記載のように今年度はトップカンファレンスへの採択がされており，研究としては質の高いものとなっている．一方でスライディングトークンやモバイルエージェント等に関する結果は国際学会並びにジャーナルで採択されておらず，成果のブラッシュアップや執筆作業が必要である．
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| 今後の研究の推進方策 |
現在すでに結果が得られている，モバイルエージェントやスライディングトークンの結果について国際会議やジャーナルに投稿することを目指す．また，分散グラフシステムのモデルの一つであるHYBRIDモデルについて普遍的な最適アルゴリズムが設計できないかについて検討をする．
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