圧縮計算でめざす高信頼インフラ
決定グラフを用いたネットワーク解析問題の高速な解法
NTT コミュニケーション科学基礎研究所 協創情報研究部
中村 健吾
中村 健吾
現代社会は通信網や道路網などの多くのネットワークインフラによって支えられています。その性能解析は、高性能なネットワークの設計や、脆弱な箇所の発見のために重要です。しかし、そのような性能解析は、多くの場合ネットワークを構成する道路や光ファイバなどの「組合せ」を考える必要があります。すると、計算時間が膨大となり、現実的な時間内では十分な解析が行えなくなってしまいます。本講演では、膨大な数の組合せを圧縮して表現する決定グラフという技術を用いたアルゴリズムを考案し、困難な解析問題を現実的な時間で解いた事例を紹介します。
関連文献
[1] S. Sakaue, K. Nakamura, “Differentiable equilibrium computation with decision diagrams for Stackelberg models of combinatorial congestion games,” in Proc. The 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021.
[2] K. Nakamura, T. Inoue, M. Nishino, N. Yasuda, S. Minato, “Exact and efficient network reliability evaluation per outage scale,” in Proc. The 2023 IEEE International Conference on Communications (ICC), 2023.
中村 健吾
NTTコミュニケーション科学基礎研究所 協創情報研究部 准特別研究員。 2016年東京大学工学部計数工学科卒業。2018年東京大学大学院情報理工 学系研究科修士課程修了。同年、NTT入社。2024年京都大学大学院情報学研 究科博士課程修了。博士（情報学）。離散構造処理アルゴリズム・データ構造や それを用いたネットワーク解析の研究に従事。人工知能学会会員。