ラベル付き区間グラフを列挙するBDDとその応用

Slides:



Advertisements
Similar presentations
有限幾何学 第 2 回. 有限幾何学 第 2 回 1. 様々なグラフの例 2. 道と最短経路問題 1. 用語の説明 2. 最短経路問題 3. ダイキストラのアルゴリズム.
Advertisements

ACM/ICPC と アルゴリズム 「実践的プログラミング」 稲葉 一浩. 自己紹介 ﻪ 理Ⅰ → 理学部情報科学科 → 情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻 ﻩ 博士課程1年 ﻩXML を扱う専用言語の研究など ﻪ 個人的には ﻩ ﻯD.
A Simple Constant Time Enumeration Algorithm for Free Trees 中野 眞一 宇野 毅明 群馬大学 情報学研究所 2003 年 9 月 19 日 アルゴリズム研究会.
あみだくじを数え上げる 省領域アルゴリズム ◯中嶋章裕,斎藤寿樹,山口一章,増田澄男 (神戸大学) 1.
フロンティア法 - 組合せ問題の解を列挙索引化するZDD構築アルゴリズム
MPIを用いたグラフの並列計算 情報論理工学研究室 藤本 涼一.
区間グラフにおける区間表現からMPQ-treeを効率よく構成するアルゴリズム
XHTML構文検証手法における スクリプト要素の静的解析アルゴリズム
Bipartite Permutation Graphの ランダム生成と列挙
極小集合被覆を列挙する 実用的高速アルゴリズム
データ構造と アルゴリズム 第十二回 知能情報学部 知能情報学科 新田直也.
フロンティア法 - 組合せ問題の解を列挙索引化するZDD構築アルゴリズム
近似アルゴリズム 第10章 終了時刻最小化スケジューリング
    有限幾何学        第8回.
全体ミーティング (4/25) 村田雅之.
Finger patternのブロック化による 陰的wavelet近似逆行列前処理の 高速化
局所探索に基づく 原子炉燃料装荷パターンの最適化
On the Enumeration of Colored Trees
PCクラスタにおける2個体分散遺伝的アルゴリズムの高速化
整数計画法を用いた スリザーリンクの解法 杉村 由花 (東京大学)
An Algorithm for Enumerating Maximal Matchings of a Graph
Permutationグラフと Distance-Hereditaryグラフの 再構築アルゴリズム
Approximation of k-Set Cover by Semi-Local Optimization
アルゴリズム教育研究分野(ES4) 研究室紹介.
リンク構造を考慮したベクトル空間法によるWebグラフ分割手法に関する研究
整数計画法を用いた ペグソリティアの解法 ver. 2.1
第11講: 平成18年12月 8日 (金) 4限 E352教室 グラフ (1).
Proper Interval Graphsの ランダム生成と列挙
階層的境界ボリュームを用いた 陰関数曲面の高速なレイトレーシング法
s a b f c e d 2016年度 有限幾何学 期末試験 問1:15点
情報工学総合演習 D-I 近似アルゴリズム 埼玉大学 理工学研究科 山田 敏規、 橋口 博樹、 堀山 貴史
サポートベクターマシン によるパターン認識
シャノンのスイッチングゲームにおけるペアリング戦略について
Javaクラスの利用関係を用いた ソフトウェア部品のカテゴリ階層構築法
決定木とランダムフォレスト 和田 俊和.
グラフアルゴリズムの可視化 数理科学コース 福永研究室 高橋 優子 2018/12/29.
確率的学習アルゴリズムを用いた有限状態オートマトンの抽出に関する研究
第14章 モデルの結合 修士2年 山川佳洋.
確率的学習アルゴリズムを用いた有限状態オートマトンの抽出に関する研究
ランダムグラフ エルデシュとレーニイによって研究された.→ER-model p:辺連結確率 N:ノード総数 分布:
第3回 アルゴリズムと計算量 2019/2/24.
レジスタの割付け 中田育男著 コンパイラの構成と最適化 朝倉書店, 1999年 第12章5節.
コンポーネントランク法を用いたJavaクラス分類手法の提案
25. Randomized Algorithms
決定木 Decision Tree DT 明治大学 理工学部 応用化学科 データ化学工学研究室 金子 弘昌.
3. 論理ゲート の 実現 五島 正裕.
Data Clustering: A Review
連続領域におけるファジィ制約充足問題の 反復改善アルゴリズムによる解法 Solving by heuristic repair Algorithm of the Fuzzy Constraint Satisfaction Problems with Continuous Domains 北海道大学.
数独の解生成と 解に対する番号付け 理学部 情報科学科 渡辺研究室 戸神星也.
階層的境界ボリュームを用いた 陰関数曲面の高速なレイトレーシング法
CGと形状モデリング 授業資料 1,2限: 大竹豊(東京大学) 3,4限: 俵 丈展(理化学研究所)
東北大学 大学院情報科学研究科 応用情報科学専攻 田中 和之(Kazuyuki Tanaka)
7. 機能的な組み合わせ回路 五島 正裕.
名古屋市立大学大学院システム自然科学研究科 MIRU2009: 第12回 画像の認識・理解シンポジウム
ベイジアンネットワーク概説 Loopy Belief Propagation 茨城大学工学部 佐々木稔
モデル検査(5) CTLモデル検査アルゴリズム
「データ学習アルゴリズム」 第3章 複雑な学習モデル 報告者 佐々木 稔 2003年6月25日 3.1 関数近似モデル
ナップサック問題 クマさん人形をめぐる熱いドラマの結末.
第16章 動的計画法 アルゴリズムイントロダクション.
全体ミーティング (5/23) 村田雅之.
保守請負時を対象とした 労力見積のためのメトリクスの提案
東北大学 大学院情報科学研究科 応用情報科学専攻 田中 和之(Kazuyuki Tanaka)
2009/11/27 グラフ (1) 第9講: 平成21年11月27日 (金) 4限 E252教室 コンピュータアルゴリズム.
アルゴリズムとデータ構造 第2章 リスト構造 5月24日分
生命情報学特論 (6) 固定パラメータアルゴリズムと 部分k木
発表者: 稲葉 一浩 複雑ネットワーク・地図グラフ セミナー 2017/1/19
離散数学 11. その他のアルゴリズム 五島.
Q q 情報セキュリティ 第7回:2005年5月27日(金) q q.
グラフの列挙 中野 眞一    (群馬大学) 2019/9/14 列挙学校.
グラフの帯域幅連続多重彩色 を求めるアルゴリズム (Bandwidth Consective Multicolorings of Graphs) 西関研究室 西川和秀.
Presentation transcript:

ラベル付き区間グラフを列挙するBDDとその応用 ○斎藤 寿樹(ERATO・BDD/ZDD普及協会)  湊 真一(北海道大学,ERATO・BDD/ZDD普及協会 会長 兼務) 夏のLAシンポジウム 2010年7月20日

区間グラフ 多くのアルゴリズムが存在 区間表現を持つグラフクラス 区間の集合 各区間は頂点と対応 2つの区間に重なりがある ⇔ 対応する頂点間に辺がある 多くのアルゴリズムが存在

提案されたアルゴリズムが実装上高速か? 計算機実験 出力 偏りのないデータを入力したい 入力 一様ランダムにデータを生成 区間グラフ

単純な区間グラフのランダム生成法 区間グラフは一様に出力されていない 区間をn個ランダムに生成 区間[0, 1]におさまるような,区間をn個ランダムに生成 0 1 区間グラフは一様に出力されていない 密なグラフが生成されやすい 本発表:BDDを使って,連結なラベル付き 区間グラフを一様ランダムに生成

BDD (Binary Decision Diagram) 論理関数をグラフで表現 x1 x2 x3 1 x1 x2 x3 F 1 x1 x3 x2 1 BDDを用いると ・列挙 ・数え上げ ・ランダム生成 ・etc.

n頂点のすべての区間グラフを表現するBDD 論理変数ei, j を用意(1≦i<j≦n) 論理関数 F 辺(i, j)を使う 辺(i, j)を使わない 区間グラフ 区間グラフではない 1 3 2 5 4 1 3 2 5 4 区間グラフ 区間グラフではない F(1,1,1,0,0,1,0,1,1,1) = 1 F(1,1,0,0,0,1,0,1,1,1) = 0

n頂点のすべての区間グラフを表現するBDD 論理関数 FのBDD 例:n=5 e1,2 e1,3 e1,4 e4,5 ・・・ 1 1 1 1

BDDを用いた区間グラフのランダム生成 n頂点の区間グラフをランダム生成できる ランダム生成アルゴリズム (Knuth, the art of computer programming, vol. 4.1) 解の数を数える BDDをボトムアップに探索 変数に{0, 1}を割り当てる トップダウンに割り当て “偏った”コインフリップ 解の数の割合 541 238 303 167 136 102 98 69 67 35 n頂点の区間グラフをランダム生成できる 1

構築したBDDの応用 ∧ n頂点の区間グラフのランダム生成 辺の数や次数を制限したものもランダム生成できる 1 1 1 1 5頂点のすべての区間グラフを表現するBDD 1 辺の数が6以下のすべてのグラフを表現するBDD 1 ∧

構築したBDDの応用 n頂点の区間グラフのランダム生成 区間サンドイッチ問題(NP-完全問題)がBDDサイズ の線形時間で解ける 辺の数や次数を制限したものもランダム生成できる 区間サンドイッチ問題(NP-完全問題)がBDDサイズ の線形時間で解ける

区間グラフのBDDの構築手法 時間がかかる! ∨ 区間グラフを列挙 効率のよい列挙アルゴリズム [清見, 来嶋, 宇野, 2006] グラフの数は指数個 時間がかかる! 構築中のBDD 1 e1,2 1 e1,3 e1,4 e1,5 e4,5 ・・・ 1 3 2 5 4 ∨ 出力したグラフ

区間グラフのBDDの構築手法 区間グラフの認識アルゴリズムは複雑 簡単にはできない 区間グラフを列挙 論理関数Fを論理式で表現 効率のよい列挙アルゴリズム [清見, 来嶋, 宇野, 2006] 論理関数Fを論理式で表現 論理変数のみを用いて,区間グラフの認識を行う 簡単にはできない 区間グラフの認識アルゴリズムは複雑 最も単純なアルゴリズム:LexBFSを用いたアルゴリズム (Corneil, et. al., SODA, ’98)

計算機実験 区間グラフを列挙して,BDDを構築 計算機環境 CPU Memory プログラミング言語 BDDパッケージ Quad-Core 3.1GHz Memory 528GB プログラミング言語 C BDDパッケージ BemⅡ 頂点数 区間グラフの数 BDDのノード数 計算時間 (sec) 3 4 0.08 35 18 0.11 5 541 114 0.60 6 13062 1259 9.56 7 444767 17194 50 8 19912657 246630 3158 9 11121041222 3938791 269971 約3日強 約2800倍

計算機実験 頂点数 7 辺の数m以下(x軸) ・区間グラフの数 ・BDDのサイズ

計算機実験 ノード数:650712 (約12 Mbyte) BDDサイズの変化 (n=8)

今後の課題 区間グラフを表現するBDDについて BDDを構築しないで、区間グラフのランダム生成 ラベルなしグラフのランダム生成 区間グラフを列挙せずに構築可能か? 区間グラフの認識を論理変数のみで行えるか? n-1頂点のBDDを使って,n頂点のBDDが作れないか? 区間を論理変数で表現する? 非連結な区間グラフのBDD BDDを構築しないで、区間グラフのランダム生成 解の数を数える手法の考案 ラベルなしグラフのランダム生成 どのようにBDDの表現するか?

辺の数m 辺の数m以下の区間グラフ数 BDDのノード数 辺の数mの区間グラフ数 6 15967 1718 7 48202 5015 32235 4614 8 98497 8959 50295 7536 9 169302 12393 70805 9257 10 246372 15733 77070 10832 11 314643 17840 68271 10684 12 365848 18764 51205 8859 13 403018 18991 37170 6807 14 425908 18753 22890 4945 15 437283 18302 11375 3192 16 442155 17726 4872 1807 17 444045 17434 1890 899 18 444640 17316 595 431 19 444745 17225 105 141 20 444766 17201 21 40 444767 17194 1 頂点数7 辺の数を制限したときのグラフの数とBDDのサイズ

計算機実験 頂点数7 次数を制限 ・グラフの数 ・BDDのサイズ 次数d すべての頂点の次数がd以下のすべての区間グラフの数 6 444767 17194 5 334740 16757 4 151410 11892 3 40320 5494 2 2520 1350 頂点数7 次数を制限 ・グラフの数 ・BDDのサイズ