研究者業績
基本情報
- 所属
- 上智大学 理工学部情報理工学科 准教授
- 学位
- 修士(工学)(東京大学)博士(情報理工学)(東京大学)
- 研究者番号
- 20323850
- J-GLOBAL ID
- 200901028424108863
- researchmap会員ID
- 5000008983
- 外部リンク
私は主に組合せ最適化問題を研究しています.産業で生じる問題を組合せ最適化問題としてモデル化する方法,モデル化した問題を効率的に解くためのアルゴリズムの開発,さらには計算機科学におけるアルゴリズムの基礎などを研究しています.
研究分野
1経歴
5-
2006年4月 - 2006年9月
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2004年4月 - 2004年9月
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2003年10月 - 2004年3月
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2000年4月 - 2002年3月
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1998年4月 - 2000年3月
学歴
1-
1996年4月 - 1998年3月
受賞
3-
2007年8月
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2005年2月
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1998年10月
論文
50-
Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing 12(3) JAMDSM0065-JAMDSM0065 2018年7月20日 査読有り
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Journal of the Operations Research Society of Japan 61(1) 151-162 2018年1月1日 査読有り
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48(4) 448-464 2016年10月 査読有り
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20th ITS World Congress Tokyo 2013 2013年
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20th ITS World Congress Tokyo 2013 2013年
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ADVANCES IN PRODUCTION MANAGEMENT SYSTEMS: NEW CHALLENGES, NEW APPROACHES 338 41-48 2010年 査読有り
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ALGORITHMS AND COMPUTATION, PT I 6506 121-+ 2010年
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情報処理学会研究報告. AL, アルゴリズム研究会報告 125(5) 1-6 2009年7月
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DISCRETE MATHEMATICS 309(9) 2733-2744 2009年5月
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Proceedings of the International Network Optimization Conference 2009 MB5-2 2009年4月
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情報処理学会研究報告. AL, アルゴリズム研究会報告 2008(84) 49-56 2008年9月本論文では最短路を高速に検索するためのデータ構造とアルゴリズムの工夫,階層メッシュ疎化法,を提案する.最短路に頻出する枝をあらかじめ抽出することで,応答する経路の最適性を保証しつつ,検索時間の大幅な短縮に成功した.全米道路(約 2400 万点,約 5800 万枝)に適用した実験結果も報告する.階層メッシュ疎化法は,関連する既存手法に比べてメモリ使用量が少ないのが長所である.In this paper, we propose the levelwise mesh sparsification method for the shortest path query problem. Several sparse networks are obtained by sparsifying the original network, and the shortest path problem is solved by finding the shortest path in these networks. The obtained networks are sparse and small, thus the computational time is short. Computational experiments on real world data show the efficiency of our method in terms of computational time and memory efficiency. Compared with existing approaches, the advantage of our method is that it can deal with negative costs and time-dependent costs, and uses only a small amount of memory.
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Innovations in Networks - Proceedings of the APMS 2008 Conference, An Event of the IFIP Working Group 5.7 223-233 2008年
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ALGORITHMIC ASPECTS IN INFORMATION AND MANAGEMENT, PROCEEDINGS 4041 334-342 2006年
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数理解析研究所講究録 1426 159-165 2005年4月
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PROCEEDINGS OF THE SIXTEENTH ANNUAL ACM-SIAM SYMPOSIUM ON DISCRETE ALGORITHMS 895-896 2005年
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ALGORITHMIC APPLICATIONS IN MANAGEMENT, PROCEEDINGS 3521 233-242 2005年
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情報処理学会研究報告. AL, アルゴリズム研究会報告 2004(101) 49-54 2004年10月与えられた非負整数mとnに対して,P(m n)def.={(xe_1+ye_2)lx∈{0 1 ... m?1} y∈{0 1 ... n-1 } }と定義する.ここでe_1def.=(1 0) e_2def.=(1/2 √3/2)である,つまりP(m n)は2次元平面上の三角格子点の部分集合を表す.P(m n)を頂点集合とし,頂点間のユークリッド距離がd以下であるときに隣接と定義する無向グラフをT_m n(d)とする.本稿ではT_m n(d)がパーフェクトであるための必要条件と十分条件を議論する.具体的には,∀m∈Z_+に対してT_m n(d)がパーフェクトである必要十分条件はd≧√n^2-√3n+√3であることを示す.非負整数頂点重みw∈Z^p(m n) _+が与えられたとき,それぞれの頂点υ∈P(m n)にω(υ)色が割り当てられ,隣接するどの頂点対も同じ色を共有しないようなP(m n)への色の割り当てを(T_m n(d) ω)の多重彩色という.本稿ではP(m n)がパーフェクトであるときに(T_m n(d) ω)を多重彩色する効率的な算法も示す.本稿の主な成果であるP(m n)のパーフェクト性を利用すると一般の(T_m n(d) ω)の多重彩色に対する多項式時間精度保証付き近似解法を構成できる.こうして構成した算法は高々α(d)ω+ο(d^3)色を用いた多重彩色の解を算出する.ここでωは重み付きクリーク数である.d=1 √3 2 √7 3のとき,対応する近似率α(d)はそれぞれ(4/3) (5/3) (5/3) (7/4) (7/4)である.d>1のときα(d)≦(1+2/√3+2√3-3/d)である.また本稿では,(T_m n(d) ω)を(4/3)ω色で多重彩色できるか否か判定する問題はNP-完全であることを示す.Given a pair of non-negative integers m and n, P(m,n) denotes a subset of 2-dimensional triangular lattice points defined by P(m,n) def.={(xe_1+ye_2)lx∈{0,1,...,m竏驤1,y∈{0,1,...,n-1 } }where e_1 def.=(1,0),e2 def.=(1/2,√3/2). Let T_m,n(d) be an undirected graph defined on vertex set P(m,n) satisfying that two vertices are adjacent if and only if the Euclidean distance between the pair is less than or equal to d. In this paper, we discuss a necessary and sufficient condition that T_m,n(d) is perfect. More precisely, we show that [∀m∈Z_+, Tm,n(d) is perfect ] if and only if d≧√n^2-√3n+√3. Given a non-negative vertex weight vector w∈Z^p(m,n) _+, a multicoloring of (Tm,n(d),ω) is an assignment of colors to P(m, n) such that each vertex υ∈P(m,n) admits ω(υ) colors and every adjacent pair of two vertices does not share a common color. We also give an efficient algorithm for muliticoloring (Tm,n(d),ω) when P(m,n) is perfect. In general case, our results on the perfectness of P(m,n) implies a polynomial time approximation algorithm for multicoloring (Tm,n(d),ω). Our algorithm finds a multicoloring which uses at most α(d)ω+ο(d^3) colors, where ω denotes the weighted clique number. When d=1,√3,2√7,3, the approximation ratio α(d)=(4/3),(5/3),(5/3),(7/4),(7/4), respectively. When d>1, we showed that α(d)≦(1+2/√3+2√3-3/d). We also showed the NP-completeness of the problem to determine the existence of a multicoloring of (Tm,n(d),ω) with strictly less than (4/3)ω colors.
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JOURNAL OF THE OPERATIONS RESEARCH SOCIETY OF JAPAN 47(2) 112-122 2004年6月
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JOURNAL OF THE OPERATIONS RESEARCH SOCIETY OF JAPAN 47(2) 123-128 2004年6月
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応用数学合同研究集会報告集 2004 75-76 2004年
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最適化:モデリングとアルゴリズム18, 統計数理研究所共同研究レポート 178 17-24 2004年
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JAPAN JOURNAL OF INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS 20(1) 87-100 2003年2月
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IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES E83A(4) 627-638 2000年4月
MISC
11-
オペレーションズ・リサーチ 60(12) 706-713 2015年12月1日 査読有り招待有りこの記事は,オペレーションズ・リサーチの中でも特に組合せ最適化,あるいは離散アルゴリズムでよく用いられるグラフ理論の記法の手ほどきを目的としている.グラフ理論の記法では,集合や関数の使い方が重要である.よって,まず集合や関数についても少しだけ紹介した後に,グラフ理論の初歩を紹介する.そして,グラフ理論の記法の使い方の例として美術館定理を扱う.高校数学程度の論理的議論はできるがグラフ理論の数理的記述には慣れていないという読者を想定している.
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Proceedings of the 24th Canadian Conference on Computational Geometry, CCCG 2012 241-246 2012年12月1日
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日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集 2011 198-199 2011年9月13日
書籍等出版物
1講演・口頭発表等
22-
30th ITS World Congress (ITS World Congress 2024) 2024年9月18日
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2023 INFORMS Annual Meeting 2023年10月16日
所属学協会
2共同研究・競争的資金等の研究課題
8-
日本学術振興会 科学研究費助成事業 2012年4月 - 2014年3月
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日本学術振興会 科学研究費助成事業 2011年 - 2013年
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日本学術振興会 科学研究費助成事業 2008年 - 2011年
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日本学術振興会 科学研究費助成事業 2007年 - 2008年
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日本学術振興会 科学研究費助成事業 2006年 - 2007年