@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214027,
 author = {石田, 滉 and 山下, 茂 and Akira, Ishida and Shigeru, Yamashita},
 issue = {18},
 month = {Nov},
 note = {試薬合成は DMFB の生化学実験で必要な工程である．試薬合成手法には NFM という手法が存在する．NFM は，1 つの濃度値のみを生成する場合に最適な解を求めることができる．しかし，複数の濃度値を生成する場合は，XNFM という手法が存在する．XNFM は，NFM のネットワークフローに階層を追加するが，最適な解を求めるための最小数は不明である．この論文では，XNFM の最適な階層数を求める手法を提案する．この手法は全探索で行うため，計算に時間がかかる．また，XNFM に必要な階層数を見つけるためのヒューリスティックを提案する．ヒューリスティックは，全探索より計算時間が最大 99% 短縮できることを確認した．, Sample preparation is an indispensable process when we perform biochemical experiments on DMFBs. There exists an optimal sample preparation method called NFM. NFM is indeed optimal when we generate only one concentration value. However, when we need to generate more than one concentration values, there is a better method called XNFM; XNFM adds extra layers to network flows of NFM to get better results. However, it is not known how many layers should be added to NFM to get optimal results. Thus, this paper proposes a method to find the minimum number of additional layers for XNFM to get optimal results. Because the method is based on an exhaustive search, it is time-consuming; we also propose a heuristic to find the necessary number of layers for XNFM. We show that our heuristics reduce the computation time of the exhaustive search by up to 99%.},
 title = {拡張ネットワークフローモデルの最適な階層数を求める手法},
 year = {2021}
}