2017 Fiscal Year Research-status Report
モデル・情報の不完全な環境下における自己モデル化を用いたネットワーク制御手法
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16K00125
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
大下 裕一 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (80432425)
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2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | トラヒックエンジニアリング / ベイズ推定 / 確率 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、把握可能な情報が不完全な場合でも、必要な性能を達成する手法を確立する。本手法の確立にあたり、本研究課題では、(1)情報の不完全性を考慮し、必要な性能を達成する確率を一定以上に保つ制御手法と、(2)性能への影響が大きい情報を正確に把握する、観測・モデル化手法を確立し、これらの手法を繰り返し動作させることにより、必要な情報の不完全性を緩和しつつ、制御を行うことを目標としている。
本年度は、上記の目標にあたり、以下の検討を行った。
（１）昨年度において、ネットワークにおいて、複数の目的指標が関係するような複雑な目標を、環境変動に追随しつつ、達成するための、ネットワークへ投入する設定を進化させる制御手法を確立していた。本年度では、本手法における、収束にかかる時間の問題を解消するため、進化のさせ方の再考、進化を促進する解を投入することを行った。その結果、ネットワーク内で発生するトラヒック変動に十分追随可能な速度で解の進化が可能であることを明らかにした。
（２）観測情報のみではなく、モデルが不明な場合に対応するための手法の検討を行った。検討の際には、ネットワーク経由で操作可能な移動ロボットを対象とし、当該移動ロボットへの制御入力とその入力の結果のロボットの移動の関係にノイズが混入する環境化において、当該ノイズを推定しながら制御を行う手法を検討し、適切な事前分布を用いつつ、観測結果をもとにノイズの推定をベイズ推定により行うことにより、適切な制御が可能となることを示した。
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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
本研究課題においては、（１）不確実性を考慮した制御手法、（２）不確実性を考慮した観測手法、（３）不確実性を考慮しつつ動作をモデル化する手法の検討が必要であるが、本年度までに、いずれについても基礎検討を完了しており、おおむね順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度までに検討を行った手法について、引き続き評価を行い、その有効性の検討を行う予定である。
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| Causes of Carryover |
今年度は、昨年度まで行った検討について、成果をまとめつつ、モデルが不確実な際に、モデルに関するパラメータを学習しながら制御を行う手法についてシミュレーションによる評価を進めることを主眼に行った。まとめた成果は、論文誌への投稿の準備を行うフェーズにあり、また、モデルに関するパラメータを学習しながら制御を行う手法については、検討結果を次年度以降に発表する予定であり、当初計画よりも学会発表等にかかる旅費が少なくなった。
次年度以降では、上記の今年度検討を行った内容についての学会発表を行うとともに、シミュレーションを高速に行うために、さらなる計算機の追加を予定している。
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