極大クリーク分割に基づく自己安定クラスタリングアルゴリズム
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概要
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本稿ではグラフを完全部分グラフ(クリーク)に分割する問題(クリーク分割問題)について考える.クリーク分割はアドホックネットワークのクラスタリングなどへの応用があり,分割数が小さい方がよいと考えられるが,分割数を最小とする分割を求めることはNP完全である.そこで,本稿では分割数を極小とする問題を考え,この問題を解く自己安定アルゴリズムを提案する.ここで提案するアルゴリズムは,マッチングとマージという単純な操作を行う自己安定アルゴリズムを公平な合成により多段階層化することでこの問題を解く.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-03-07
著者
-
泉 泰介
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
和田 幸一
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
片山 喜章
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
和田 幸一
名古屋工業大学院 工学研究科
-
片山 喜章
奈良先端科学技術大学院大学情報科学センター
-
和田 幸一
名古屋工業大学
-
西村 弘志
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
片山 喜章
Graduate School Of Engineering Nagoya Institute Of Technology
-
片山 喜章
名古屋工業大学大学院 工学研究科 情報工学専攻(しくみ領域)
-
泉 泰介
名古屋工業大学
-
片山 喜章
名古屋工業大学大学院 工学研究科
-
片山 喜章
名古屋工業大学 大学院工学研究科 情報工学専攻
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