| Project/Area Number |
21K12039
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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| Research Institution | Aichi University |
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Principal Investigator |
岩田 員典 愛知大学, 経営学部, 教授 (80367606)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊藤 暢浩 愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (40314075)
内種 岳詞 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (70710143)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 災害救助シミュレーション / 分散制約最適化問題 / RoboCupRescue Simulation / マルチエージェントシステム / 動的確率的環境 |
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| Outline of Research at the Start |
大規模な自然災害での救助活動において，被害を軽減するために変化し続ける災害現場に対する，救助隊などの割り当て方法の効率化を実現を目差す．しかし，このような災害の変化に対応した割り当ての効率化は困難なため，災害救助マルチエージェントシミュレーションを用い，この分野で重要である分散制約最適化問題を基礎とすることで本課題に取り組む．
分散制約最適化問題ではエージェント間通信のみで適切なタスク割り当てを可能とするため，災害現場などの通信に制約がある環境に適している．
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| Outline of Annual Research Achievements |
分散制約最適化問題においてはタスクの割当が決定する（評価値が収束）まで通信を繰り返す必要があるが、RoboCupRescue Simulation ではシミュレーション中の 1 step では通信回数は 1 回と限定されてしまっている。そのため、通信回数の制限を解除する必要がある。前年度までもこの対策を施したライブラリを開発して利用していたが、一部バグがあり、より適正なシミュレーションを実施するために、前年度に引き続きライブラリの開発・修正を行った。
また、分散制約最適化問題の適用においては引き続き Layerd DCOP を対象とした。前年度までの研究では、Layerd DCOP にすることで順序制約と時間制約を考慮した L-DCOP エージェントを実装できていた。しかし、時間制約を設けたことで、タスクの実行順序が適切とはいえないケースが生じ、タスク完了率が低くなるときがあると言う問題があった。そのため、Simple Temporal Network を利用することで、より適切な順序でタスクを実行できるようなネットワーク構成をするアルゴリズムを検討し，Layerd DCOP に適用した。さらにエージェントの移動時間の推定はタスク完了率に大きな影響を与えるので、その改良をも合わせて実施した。これらのアルゴリズムの実装と推定方式の改良により、タスクの達成率が上昇することを確認した。
これらの DCOP アルゴリズムの改良に加え、RoboCupRescue Simulation をより使いやすくするための Python 用のライブ雷の開発も進めた。また、本ライブラリの開発に際しては世界大会の運営委員たちとも相談している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
アルゴリズムそのものの開発を進めたいのだが、それを検証するためにシミュレータ自体の修正が必要であり、そちらにかなりの労力を割く必要があったため検証がやや不十分になってしまっている。
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| Strategy for Future Research Activity |
検証が不十分になっているアルゴリズムの検証を進める。
また、Python でのエージェント開発環境を我々の研究グループで開発を進めることになったので、世界大会の委員たちと連絡を取りながら開発をする。そして、Python 用の DCOP を適用するためのライブラリを開発についても検討し、機械学習によるタスク割り当て問題の改良についても模索をする。
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