| 研究課題/領域番号 |
06680311
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| 研究種目 |
一般研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
計算機科学
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
富田 悦次 電気通信大学, 電気通信学部, 教授 (40016598)
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| 研究分担者 |
若月 光夫 電気通信大学, 電気通信学部, 助手 (30251705)
垂井 淳 電気通信大学, 電気通信学部, 講師 (00260539)
高橋 治久 電気通信大学, 電気通信学部, 助教授 (90135418)
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| 研究期間 (年度) |
1994 – 1995
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| キーワード | 組合せ最適化 / アルゴリズム / 最大クリーク / 最大重みクリーク / 分枝限定法 / 近似彩色 / ボルツマンマシン / RNA2次構造予測 |
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| 研究概要 |
組合せ最適化問題のうちで、先ず、基本的で主要な問題の一つである、グラフ中の最大クリークを厳密に求める問題に対し、単純で高効率な分枝限定アルゴリズムを確立した。そこでは、いかにして分枝の限定を強力に働かせて解の探索領域を小さくするかが高効率化の重要な指標となるが、本研究においては、巧妙な逐次近似彩色-整列法の考案適用により、探索の各段階に於て見出し得る最大クリークの上界を得て分枝制限を効果的に実現し、かつ総実行時間も小さく抑えることに成功した。続いて、更に分枝限定のための種々の方法を考案し、各々の方法の特長が発揮できるようにそれらを組み合せることにより、先の単純なアルゴリズムよりも一層幅広い対象範囲のグラフに対してより効率のよいアルゴリズムを開発した。その高効率性は、ランダムグラフを主とした数多くのグラフに対して実験的比較評価を行うことにより確認した。
更に本手法を、重み付きグラフに対する最大重みクリーク抽出問題に発展させて、新しいアルゴリズムを得、基本的手法に対する有効性を実験的に確認した。
次に、ボルツマンマシンの概念を基にした近似最大クリーク抽出アルゴリズムを基礎として、近似彩色の新しい確率アルゴリズムを開発し、大規模のグラフに対しても効率的にかなり精度よく彩色可能とする手法を提唱し、実験的評価を与えた。
また、組合せ最適化問題の具体例として、RNAの二次構造予測問題を重み付きグラフの最大重みクリーク抽出問題に形式化し、同抽出アルゴリズムによって、基本的なRNAの二次構造予測が可能であることを実験的に確認した。
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