近似最大クリークを抽出する確率アルゴリズムとその実験的評価
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概要
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いわゆる最大クリーク問題はNP完全クラスに属するため,近似的にでもよいから高効率に解を求めることのできるアルゴリズムが重要となってくる.そこで本論文では,そのような要求に対し近年注目を浴びてきたボルツマンマシンの概念を出発点として,近似最大クリーク(すなわち,できるだけ最大に近いクリーク)を効率良く抽出する確率アルゴリズムRaCLIQUEを提案する.通常,ボルツマンマシンの概念と共に用いられるアニーリング法は,長実行時間を要し,また複雑なパラメータ設定も必要となる.しかしRaCLIQUEでは,このアニーリングを完全に排し,パラメータの最適化が不要な非常に単純なアルゴリズムとした.本アルゴリズムは,節点数400までのいくつかのグラフに対して実験的評価を行い,従来の探索型のアルゴリズムなどよりも.実行時間および近似精度の両者において優れていることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-02-25
著者
-
富田 悦次
電気通信大学先進アルゴリズム研究ステーション
-
高橋 治久
電気通信大学電気通信学部情報通信工学科
-
富田 悦次
電気通信大学
-
山田 義朗
NTT交換システム研究所
-
富田 悦次
電気通信大学|中央大学研究開発機構
-
山田 義朗
電気通信大学電気通信学部電子情報学科(NTT交換システム研究所)
-
高橋 治久
電気通信大学情報通信工学科
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