| 研究課題/領域番号 |
19J22696
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
北村 直暉 名古屋工業大学, 工学研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-25 – 2022-03-31
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| キーワード | モバイルエージェント / 分散アルゴリズム |
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| 研究実績の概要 |
今年度は分散アルゴリズムに関する幅広い研究を行った．モバイルエージェントに関する研究では前年度より研究を行っていたランデブー問題について取り扱った．ランデブー問題に関する研究では前年度に得られた結果を2020年度のICDCSで発表を行った．また，本研究の関連分野である分散グラフアルゴリズムに関してもいくつかの研究を行い，以下にあげるような4つの成果を得た．低競合ショートカットに関する研究では，昨年度の成果をさらに拡張することで，より広範なグラフクラスへと同様の手法が適用可能であることを示した．この結果は現在Distributed Computingに投稿をしており，査読を受けている途中である．2つ目の研究はCONGESTモデルにおける最大マッチング問題を解くアルゴリズムの考案についてである．本研究ではO(n\sqrt{n})ラウンドの最大マッチングを解くアルゴリズムを構成した．この結果は電子情報通信学会論文誌(信学論)の英文論文誌に投稿を行うために現在執筆中である．3つ目の研究ではユークリッド辺重みをもつ単位円盤グラフにおける最小全域木問題に対して，近似率と実行時間の観点からKhan等のアルゴリズムを改善できるかを検討した．本研究の成果は各辺の重みをノード間のユークリッド距離に制限を行ったとしても \tilde{Ω}(D^2)ラウンドを打ち破るアルゴリズムを構成できないことを示した．この結果は2020年度の冬のLAシンポジウムで発表を行っている．4つ目の研究ではk-極大独立点集合問題について取り扱った．本研究の結果は2020年度の冬のLAシンポジウムで発表を行っている．また，学部時代より研究を行っていた一様な分布を持つパチンコ上の釘配置に関する問題についてはTheorical Computer Scienceに採択が決定した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究報告にあるように，投稿中の原稿も含め，本年度はならびに周辺関連分野における成果を5編を得られている．特にエージェントのランデブー問題に関する結果については分散システム分野のトップカンファレンスの一つであるICDCSに採択されており，数だけでなくその内容についてもレベルが高いといえる．分散グラフアルゴリズムに関する一連の成果の多くは未だ投稿中であるが，特に最大マッチング問題に関する結果は，難問として認知されていた未解決問題の一つを肯定的に解決した点で，当該分野において高いインパクトをもたらすことが強く期待される．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は本研究課題の最終年度になるのでこれまでに得られた結果を取りまとめて論文誌や学会で発表を行う．
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