2020 Fiscal Year Annual Research Report
A study on self-stabilizing algorithms for mobile agents
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18K11167
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
大下 福仁 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (20362650)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井上 美智子 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (30273840)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | モバイルエージェント / モバイルロボット / 個体群プロトコル / 自己安定 / ビザンチン故障 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では、外乱の起こりやすい環境において、複数のモバイルエージェント（自律的に移動する計算オブジェクト）が安定的に協調動作を行うための自己安定アルゴリズムの開発、また、その設計手法の確立を目指す。本研究課題の主な成果は以下の通りである。
(a) 低性能モバイルロボットのための集合・探索アルゴリズム：モバイルエージェントの一種であるモバイルロボットに対して、その協調動作を実現するアルゴリズムを提案した。具体的には、ロボットが低性能である場合（視認範囲が狭い、記憶容量が少ない、通信能力が弱い）を想定し、多数のロボットを1か所に集める集合アルゴリズム、複数のロボットで環境全体を探索する探索アルゴリズムを提案した。
(b) ビザンチン環境におけるモバイルロボットのための自己安定アルゴリズム設計手法：一部のロボットがビザンチン故障を起こして任意の動作を行う場合に対して、汎用的な自己安定アルゴリズム設計手法を提案した。
(c) 個体群プロトコルモデルにおけるリーダ選挙・分割アルゴリズム：個体群プロトコルモデルとは、不規則に移動する低性能なデバイスをエージェントとしてモデル化したものである。各エージェントは他のエージェントと十分に近づいたときに、交流によって情報交換を行うことができる。本研究では、全個体の中から1個体をリーダとして選択するリーダ選挙アルゴリズム、個体群を同サイズの複数のグループに分割する分割アルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムの多くは、自己安定性または緩安定性を実現している。
(d) グラフ環境におけるモバイルエージェントのための自己安定探索アルゴリズム：モバイルエージェントが動作する環境をグラフとしてモデル化し、1台のエージェントが全てのノードを訪問するための自己安定アルゴリズムを提案した。
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