2017 Fiscal Year Research-status Report
Distributed Task Routing for Crowdsourcing in Disaster Recovery
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17K12675
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
酒井 和哉 首都大学東京, システムデザイン研究科, 准教授 (80730746)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 遅延耐性ネットワーク / モバイルクラウドソーシング / 災害復旧 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、マルチホップ遅延耐性ネットワークにおいて、クラウドソース化された救援・復旧タスクを効率的にモバイルユーザに割り当てる分散型タスクルーティングを設計し、災害復旧クラウドソーシングの基盤技術を開発することである。
平成29年度は、まず災害復旧時において人間が行うタスクのモデル化を考察した。人間が処理する物理的なタスクは複数のワーカが協調して取り組む必要があるため、本研究ではこの様なタスクを協調タスクとしてモデル化できることを明らかにした。次に効率的なタスク割当ての指標をメイクスパンと呼ばれる指標を用いて定式化を行った。
更にモバイルクラウドソーシングにおける最適タスク割当て問題はNP困難な問題であることを証明した。また、最適な割当てを行うためには、各ワーカがタスクを開始するまでのアイドル時間を最小化することが必要であることを示した。そこでグリーディ法を応用して、局所的に仕事開始までのアイドル時間を最小化するようなタスク割当てアルゴリズムを提案した。
性能評価は、ワークステーションを用いたシミュレーションによって提案手法の有効性を示した。モビリティトレースとしては、ダートマス大学が中心となって運営しているCRAWDADプロジェクトで公開されているモバイル端末の実トレースを用いた。
研究成果は国内研究会で発表するとともに、IEEEコミュニケーションソサエティ主催の国際会議であるICCに採択された。
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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
災害復旧時における複数のワーカが協調して取り組むタスクのモデル化において、従来のタスク割当てモデルの適応は困難であった。そこで本研究では、協調タスクという概念を導入するとともに既存モデルを拡張することによって新たな遅延耐性ネットワークベースのタスク割当てモデルを定式化した。協調タスクの導入により、アルゴリズム設計の目的関数となるメイクスパンの定式化が容易に行えた。予定通り、グリーディ法を応用した効率的なタスク割当てアルゴリズムを提案し、オープンソースのモビリティーとレースを用いて提案手法の有効性を示すことが出来た。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30度以降は、以下の要領で課題に取り組む。本年度に提案した手法は各モビリティ特性を解析してタスク割当てを行うオフライン的な手法である。そのためモバイルユーザが接触すぐ毎に動的にタスク割当ての判断を行うといった動的なタスク割当てを考慮していない。そこで平成30年度は、本年度に提案した、災害復旧作業におけるモバイルクラウドソーシングモデルの拡張を検討する。オンラインタスク割当て問題を定式化するととおに動的タスク割当てアルゴリズムを考案する。同時に、モバイル端末を用いて本年度に提案したタスク割当てアルゴリズムの実装を行う。
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| Causes of Carryover |
提案手法の実装に必要なモバイル端末が予定額より安価に購入できたため次年度使用額が生じた。国際会議での発表を予定しているので、旅費に充てる。
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