大規模・複雑な環境下でモバイルエージェント協調動作を実現する移動制御アルゴリズム
| Project/Area Number |
18K18031
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 60050:Software-related
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
柴田 将拡 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 助教 (10806095)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 分散システム / モバイルエージェント / g-部分集合問題 / 均一配置問題 / 動的ネットワーク / 自律分散ロボット / 個体群プロトコル / 自律分散ルーティング / 部分集合 / 均一配置 / 耐故障性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では、ネットワーク中を自律的に移動する複数体のモバイルエージェント(以下、エージェント)間の協調動作を、大規模で複雑なネットワーク下でも正しく実現させることを目指す。そのためには、(1)ネットワークやエージェントに動的な変化や故障が発生する状況下でも柔軟に動作することが必要で、また(2)エージェントはネットワーク情報などの大域情報を持たない状態でも正しく動作することが理想的である。
2020年度は(1)と(2)の両方に取り組んだ。まず、(1)では、1-interval connected ring と呼ばれる、各ラウンドで高々1辺が消失しているようなリングネットワークに対して、g-部分集合問題を解決するアルゴリズムの設計を行った。g-部分集合問題は、ネットワーク中に分散しているエージェントが、g体以上ずつのグループに分けて集合するような自律的な移動を要求する問題である。本研究では、gの値とエージェント数の関係がアルゴリズムの性能にどれほど影響を与えるかを考察し、結果として、エージェント数がgのおよそ8倍以上であれば、少ないコスト(エージェント移動数)で問題を解決できることを示した。この結果は未発表ではあるが、国際会議への投稿準備中である。
また、(2)では自律分散ロボットと呼ばれる、記憶領域は持たないがネットワークの形状が瞬時に把握できるようなエージェントモデルを用いてg-部分集合問題を考察し、結果として、大域情報である各ノード上のエージェント数を認識できないと問題が解決できないことを示した。この研究は1件の国際会議に採録されている。さらに、個体群プロトコルと呼ばれる、生物間の交流を想定したエージェントモデルに対して、1体の代表を選出しようとすると、大域情報であるエージェント数が既知でないと問題が解決できないことも示した。この研究も1件の国際会議に採録された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
(1)ネットワークやエージェントに動的な変化や故障が発生する状況下におけるエージェントアルゴリズムについては、2019年度に均一配置問題と呼ばれる、エージェントがネットワーク中に均等に配置するような自律的な移動を要求する問題に対して問題を解決するアルゴリズムの設計を行い、2020年度に国際会議1件に採録され、現在は論文誌へ投稿中である。
また、(2)大域情報を持たないエージェントを持ちいた協調動作については、研究実績の概要で述べた通り、国際会議2件に採録されているため、順調に進行しているといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1)ネットワークやエージェントに動的な変化や故障が発生する状況下でのエージェントアルゴリズム研究の拡張を行う。これまでは、動的ネットワークとして主にリングネットワークを対象としたが、今後はグリッド等の別の形状をした動的ネットワークへのアルゴリズムの適用を検討する。
また、これまではネットワークに対して動的な変化が発生する状況を考察してきたが、今後はエージェントに故障や動的な変化が発生する状況下でのアルゴリズム設計も検討していく予定である。
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Report
(3 results)
Research Products
(17 results)
