2019 Fiscal Year Annual Research Report
「ゆらぎ」を用いて外乱に高速に適応する動的ネットワークに関する研究
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18K18000
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
首藤 裕一 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (50643665)
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2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 動的ネットワーク / リーダ選挙 / 分散コンピューティング / 頑健性 / 自己安定アルゴリズム / 自律復旧 / ゆらぎ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，個々の計算資源は乏しいが膨大な数の移動ノードで構成される動的ネットワークにおいて，ノードの故障や外部からの攻撃などの外乱によって不安定 な状態に陥ったネットワークを高速に復旧するための基盤技術の確立を目的とする.このような動的ネットワークにおいて外乱が引き起こす異常状態から自律復旧を行う頑健なアルゴリズムは，多くのタスクについて実現不可能であるか，復旧時間が長く外乱発生のたびにシステムが長期間不安定状態に陥ることが多い. 本研究は，外乱からの復旧完了後であってもわずかな確率で再度異常状態に陥る「ゆらぎ」を許容することをアプローチとして，動的ネットワークにおいても高速かつ頑健なアルゴリズム群を実現するための基盤技術を確立することを目指すものである.本研究によって，動的ネットワークの外乱に対する耐性を汎用的に かつ著しく高めることが期待できる.
初年度において，本研究の主題，すなわち動的ネットワークにおいて外乱に対して頑健かつ高速なアルゴリズムを設計可能であるかという問いを当初の目論見通 り肯定的に解決することに成功した.具体的には，近年盛んに研究が行われている個体群モデル(population protocols)と呼ばれる動的ネットワークの計算モ デルにおいて，最も重大かつ基本的な問題のひとつであるリーダ選挙問題を頑健かつ高速に解くアルゴリズムを設計することに成功した.また，同モデルにおいて，頑健性は持たないものの，世界最速のリーダ選挙アルゴリズムを設計することにも成功し，第二年度においてその正当性と最適性を理論的に証明した.ま た，第二年度においては，個体群モデルが厳密な意味での頑健性を持つために必要な知識の必要十分条件を明らかにした.
これらの成果は，先に述べた頑健なリーダ選挙アルゴリズムを理論的限界まで高速化できる可能性を強く示唆しており，さらなる発展研究の余地を見出した.
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