2006 Fiscal Year Annual Research Report
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16300001
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
富田 悦次 電気通信大学, 電気通信学部, 教授 (40016598)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高橋 治久 電気通信大学, 電気通信学部, 教授 (90135418)
西野 哲朗 電気通信大学, 電気通信学部, 教授 (10198484)
小林 聡 電気通信大学, 電気通信学部, 助教授 (50251707)
堀田 一弘 電気通信大学, 電気通信学部, 助手 (40345426)
若月 光夫 電気通信大学, 電気通信学部, 助手 (30251705)
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| Keywords | 最大クリーク / 極大クリーク / 分枝限定法 / 重み最大クリーク / 列挙法 / バイオインフォマティクス / 計算論的学習理論 / 正の例からの学習 |
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| Research Abstract |
組合せ最適化問題の中でも,特に典型的で重要な問題である最大クリーク抽出問題について,分枝限定アルゴリズムを基本として,従来よりも一層その効率化を達成した.ここでは,分枝限定をいかに効率良く実現するかが中心課題となるが,そのために最大クリークの上界を与える新らしい巧妙な近似彩色手法と共に節点の適切な探索順序を考案し,それによって,少ないオーバーヘッドで探索領域を従来よりも大幅に減少させ,結果として非常に高効率な最大クリーク抽出アルゴリズムを得ることに成功した.
上記成果は,更に一般化した問題である重み最大クリークやハイパークリーク抽出アルゴリズムの高速化にも直ちに活かし,それによって,量子論理回路設計,DNA配列設計のための基礎を一段と発展させた.
更に上記に伴い,極大なクリークを全列挙する問題に対して,ある基準においてその理論的計算量の最適性を保証するアルゴリズムを確立すると共に,それが実際の実行上においても従来の他のアルゴリズムよりも格段に効率的であることを明らかにした.またそれを,具体的にデータマイニングなどにおいて重要となる2部グラフの場合に特化したアルゴリズムも提唱し,その効率性を示した.
これら上記のアルゴリズムを活用することにより,タンパク質スレッディングなどのバイオインフォマテイクスの実諸問題に対して優れた成果を得た.
計算論的学習理論の問題においては,正の例から極限同定可能とする言語クラスを統一的に扱う方法を明らかにした.
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Research Products
(7 results)
