| 研究課題/領域番号 |
17H01698
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
情報学基礎理論
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
小野 廣隆 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (00346826)
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| 研究分担者 |
柳浦 睦憲 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10263120)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 組合せ最適化 / グラフ最適化 / 近傍構造 / パラメータ化計算量 / 近似アルゴリズム / 均衡計算 / 無秩序の代償 / 安定性の代償 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は組合せ最適化問題に対して成果をあげているメタ解法に共通する基本操作である局所探索・局所変形に対し新たにパラメータ化計算の視点を導入し，アルゴリズム設計論・性能分析論を解空間における近傍系性質をパラメータ化計算の観点から分析し，構築するものである．COVID19による期間延長も含めて計6年間の研究で多くの研究成果が得られた．当初予定していた局所探索法に対する近傍探索系に対するパラメータ化計算量の観点から多様なパラメータ導入影響に関する結果（固定パラメータ容易性など）をはじめ，それらの研究の一部はアルゴリズム的ゲーム理論（均衡計算・均衡値の精度保証）研究に発展するなど多くの成果が得られた．
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| 自由記述の分野 |
理論計算機科学（Theoretical Computer Science）
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
組合せ最適化問題の重要性は社会のIT化・DX化に伴い，一層強く認識されるようになった．メタヒューリスティクスは多様な制約を持つ組合せ最適化問題を実践的に解く有望なアプローチであるが，理論的な裏付けに乏しいという問題がある．本研究はメタヒューリスティクスのエンジンとなる局所探索に関してパラメータ化計算量の観点から新たな「理論的な裏付け」を与えることを目指したものである．今回得られた結果は多岐にわたるが，その中でも局所探索の有用性を示すもの・困難性を示すもの（パラメータを固定したとしてもPLS完全等）がが，これらは高性能メタヒューリスティクスアルゴリズムを設計する上で有用な指針になると考えられる．
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