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バンド幅問題の効率のよいアルゴリズムの開発に関する研究

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Academic year: 2021

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Japan Advanced Institute of Science and Technology

JAIST Repository

https://dspace.jaist.ac.jp/

Title バンド幅問題の効率のよいアルゴリズムの開発に関す

る研究

Author(s) 中西, 朗裕

Citation

Issue Date 2010‑03

Type Thesis or Dissertation Text version author

URL http://hdl.handle.net/10119/8965 Rights

Description Supervisor:上原隆平, 情報科学研究科, 修士

(2)

バンド幅問題の効率のよいアルゴリズムの開発に関する研究

中西 朗裕

北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科

キーワード アルゴリズム バンド幅問題,部パーミュテーショングラフ

グラフ のレイアウトとは から集合 への全単射である.グ ラフ のレイアウトのバンド幅 とは, である.

グラフ のバンド幅 とは, である.バンド幅 を持つレイアウ トを最適なレイアウトという.直感的には,グラフ のバンド幅 を求めることは,

与えられたグラフの頂点を一列に並べたとき, において隣接している頂点の中で,最 も離れた頂点間の距離が最小となる頂点の配置,すなわちレイアウトを求めることである.

バンド幅問題とは,入力としてグラフ が与えられたとき, を計算する最適化 問題である.一方,バンド幅問題とは,入力としてグラフ と定数が与えられたとき に,バンド幅以下のレイアウトが存在すれば,存在しなければを出力する 判定問題である.

バンド幅問題は疎行列の計算や,分子生物学に応用を持つことが知られている.たとえ ば,対角成分がすべてである対称疎行列が与えられたとする.このとき,の非零成 分をにおきかえた対称行列を隣接行列とするようなグラフ が存在する.このグラフ に対してバンド幅問題を解き,最適なレイアウトが得られたとする.このとき,行列 の行を最適なレイアウトの順に並びかえて得られる対称行列は,の行と列を入れ替えて 得られる対称行列の中で行列のバンド幅が最小である.よって,グラフのバンド幅問題を 解くことにより.対称行列の積などの演算の高速化が期待できる.

バンド幅問題は,一般のグラフに対して完全であり,グラフを木に限定しても 完全である.一般のグラフに対してバンド幅問題を解く厳密なアルゴリズムは,

により 時間のアルゴリズムが提案された.ここではグラフの 頂点数である.グラフクラスを限定すると,いくつかのグラフクラスに対して,バンド幅 問題またはバンド幅問題を解く多項式時間アルゴリズムが提案されている.閾値グラ フとチェーングラフでは線形時間でバンド幅問題を解くアルゴリズムが提案されている.

また,区間グラフは 時間,部パーミュテーショングラフは ¾時間でバ ンド幅問題を解くアルゴリズムが提案されている.本稿では,部パーミュテーショング ラフの ¾時間のバンド幅問題を解くアルゴリズムの線形時間への改善を提案する.

­

(3)

部パーミュテーショングラフはチェーングラフの列 ½ ½¾½ ¾ ¾¿¾

½

に分解することができる.部パーミュテーショングラフの バンド幅問題を解く既存のアルゴリズムは,この性質を利用している.

部パーミュテーショングラフ バンド幅問題を解くアルゴリズムは,

まず前処理として,頂点集合 に対して,¼½¾を計算する.次に,チェー ングラフの列 ½ ¾ を作る.そして,各 のバンド幅以下のレイアウトを 求める.そして,それぞれの を左から順に並べる.すると,各 のバンド 幅が以下であっても, ½の間で隣接する頂点の間の距離がをこえてしまう ことがある.そこで,そのようなことがおこらないように,頂点の配置を並びかえる必要 がある.この頂点の配置の移動の計算を素直に実行すると,並べかえの場合の数が指数通 り存在するので指数時間かかってしまう.既存の結果では, ½ ½のバンド幅が

以下であるときに, ½ のバンド幅が以下になるように,½を修正す る,ということをの値がからまで繰り返すということを行う.この際, ½ の計算において, ½の頂点数に比例するサイズのテーブルを参照しながらの計算をす ることにより,計算時間を ¾時間におさえていた.これは大きな改善であるが,まだ 改善の余地があると考えられる.

本稿では,½を修正する際,頂点の移動する場所が高々定数個しか存在しない ことを示した.したがって,適切なデータ構造を用いれば,再配置するべき頂点の発見,

および頂点の再配置を高速に行うことが可能である.以上の結果により,既存のアルゴリ ズムを線形時間に改善することができた.

参照

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