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2019 年度 研究成果報告書

平均時性能と最悪時性能の両方に理論保証をもつオンラインアルゴリズムの開発

研究課題

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研究課題/領域番号 16K16005
研究種目

若手研究(B)

配分区分基金
研究分野 情報学基礎理論
研究機関東京工業大学

研究代表者

河瀬 康志  東京工業大学, 工学院, 助教 (90734559)

研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2020-03-31
キーワードオンライン最適化 / オンラインアルゴリズム / 競合比解析 / 安定マッチング / ナップサック問題 / 劣モジュラ関数
研究成果の概要

オンライン最適化の自然な確率的入力のモデル化として,12種類を考察し,それぞれのモデルに対しアルゴリズムが達成できる理論性能についての関係を明らかにした.また,ビデオ広告の割当に関するオンラインアルゴリズムや,バッファ付きのオンラインナップサック問題に対するアルゴリズムの構築も行った,動的な状況でのゲーム(展開型ゲーム)に対する均衡解析や安定マッチング問題に対する近似解法の構築を,オンラインアルゴリズムの技術を用いることにより成功している.

自由記述の分野

アルゴリズム論

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究により,オンラインアルゴリズムの最悪時性能や平均時性能を評価するための枠組みについて,基本的な部分を整備することが完了できた.オンライン問題に対するアルゴリズム開発は,理論計算幾何学的に重要なだけでなく,機械学習やオペレーションズリサーチ,ネットワーク工学など様々な分野において応用上重要な課題でもある.そのため,本研究における各種入力モデルに対する統一的な成果が,実際に現場でアルゴリズムを用いるときの設計指針として用いられることが期待できる.

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公開日: 2021-02-19  

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