超並列分散最適化によるロバストマルチエージェント制御手法の開発

Research Project

Project/Area Number	23K03917
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 21040:Control and system engineering-related
Research Institution	Toyota Technological Institute
Principal Investigator	川西通裕豊田工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00283870)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2025: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000) Fiscal Year 2024: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000) Fiscal Year 2023: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Keywords	マルチエージェントシステム
Outline of Research at the Start	本研究では，大域的手法とメタヒューリスティクスのハイブリッド手法および分散最適化を用いて双線形行列の固有値計算を行うことで，複雑なマルチエージェントシステムの解析と設計を行い，実用的な新しい制御手法を開発する．大規模行列の固有値の並列計算に適した計算機システムを用いて，既存の理論では対応できない遅延やパケットロス，不確かさ，物理拘束に対してロバストなマルチエージェントシステムの制御を実現し，電力ネットワーク，道路交通システム（信号機ネットワーク，サプライチェーン），複数アクチュエータで駆動される電気自動車やドローンに対して有効な知的マルチエージェントシステムの制御法を開発する．