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本研究では現在までに開発されている組合せ最適化問題に対する手法を用いて、大規模な最適化問題を分散環境上で効率よく解くための新たな機構の開発を目的とした。
1.オンラインルーティング・スケジューリングアルゴリズムの開発
実行時の分散環境における負荷、通信状態を考慮し動的に各プロセッサに割り当てる仕事やプロセッサ間の通信経路を最大負荷の最小化を目的として決定し、各プロセッサが少量の情報通信を行うことにより協調して解を導出する機構を構築することを試みた。上記の問題をオンラインルーティング・スケジューリング問題としてモデル化した。定式化したオンラインルーティング・スケジューリング問題に対して理論的解析を持つアルゴリズムを基に従来法の1つである貪欲法よりも良質な解を高速に求めるオンラインアルゴリズムを提案した。まず、オンラインに到着するジョブを効率よくマシンに割り当てる問題であるオンラインスケジューリング問題に対して、実験的に優れた性能を持つ貪欲法よりも良質な解を求めるアルゴリズムを提案した。さらに、提案アルゴリズムをオンラインルーティング・スケジューリングアルゴリズムに拡張した。
2.協調最適解法の開発
大規模なデータから知識を抽出するデータマイニングの代表的なパラダイムの1つであるクラスタリングについて考察した。データ間の類似性によりデータをグループ分けするクラスタリング問題に対するアルゴリズムを分散環境上に実現した。さらに、従来手法では困難であったノイズと必要なデータとの区別を入力パラメータに依らないで行う手法を提案した。
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