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本研究では，極めて大規模な重み付き部分Max-SAT問題を 1) 分散環境で解くアルゴリズムと 2) 集中環境で解くアルゴリズムの2つを開発した．また，3) プライバシーを確保したセキュアな分散環境で解くためのプロトコルを検討した．
1) 本研究では，極めて大規模な重み付き部分Max-SAT問題を分散環境で解くためのプロトコルである分散ラグランジュ緩和プロトコルの改良版「分散ラグランジュ緩和プロトコルのためのバンドル法」に対する数値実験を大幅に増強し，極めて大規模な問題例に対して，分散環境特有の情報遅れが発生してもシステム全体の性能には影響を及ぼさないことを実験的に明らかにした．この研究成果を人工知能学会論文誌において発表した．
2) 本研究では，まずMulti-MaxSATという既存のソルバーに着目した．このソルバーは，原問題を部分問題に分解し，各部分問題の最適値および最適解を厳密解法によって繰り返し求めることによって，原問題の最適値および最適解を探索する．新しいアルゴリズムでは，部分問題の求解に非厳密解法を用いることで大幅に計算コストを低減させると共に，半ラグランジュ緩和法を用いて極めて最適値に近い値を導出できることを実験的に明らかにした．この成果を2015年度人工知能学会全国大会（第29回）で発表した．
3) 分散Max-SAT問題に対する相関均衡点を利用したセキュアな意思決定について検討した．本研究ではブラックボックスリダクションアルゴリズムに基づくアルゴリズムを提案し，その理論的な解析を行った．この研究成果は，2016年度人工知能学会全国大会（第30回）において発表予定である．
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