グラフアルゴリズム基盤と最適化：理論研究と高速アルゴリズム開発

2022 年度 審査結果の所見

• 研究課題/領域番号: 22H05001
• 研究種目: 基盤研究(S)
• 配分区分: 補助金
• 審査区分: 大区分J
• 研究機関: 国立情報学研究所
• 研究代表者: 河原林 健一 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 教授 (40361159)
• 研究分担者: 垣村 尚徳 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (30508180) ; 小林 佑輔 京都大学, 数理解析研究所, 准教授 (40581591) ; 林 興養 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (40963559) ; 吉田 悠一 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 教授 (50636967) ; Avis David 京都大学, 情報学研究科, 非常勤講師 (90584110) ; 黒木 祐子 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (50889095)
• 研究期間 (年度): 2022-04-27 – 2027-03-31

研究の概要

本研究はグラフアルゴリズム、離散数学、組合せ最適化の未解決問題に取り組む基礎的研究である。具体的には、無向グラフにおけるグラフマイナー理論の有向グラフへの拡張と、オンラインアルゴリズムやグラフニューラルネットワークについての基礎理論の発展及び機械学習への応用を目指す。

学術的意義、期待される成果

グラフマイナー理論の有向グラフへの拡張は40年来の未解決問題であるが、応募者の研究組織は独自の理論的道具を整備して、有向グラフ特有の困難性を解決することに成功している。本研究は、最終目標までの課題解決ステップを具体的に計画しており、当該問題の最終的な解決が期待される。また、オンライン最適化やグラフニューラルネットワークの理論を発展させることで、機械学習の理論的基礎の拡充に資することが期待される。