2018 Fiscal Year Research-status Report
大規模・複雑な環境下でモバイルエージェント協調動作を実現する移動制御アルゴリズム
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18K18031
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
柴田 将拡 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 助教 (10806095)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 分散システム / モバイルエージェント / g-部分集合問題 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、ネットワーク中を自律的に移動する複数体のモバイルエージェント(以下、エージェント)間の協調動作を、大規模で複雑なネットワーク下でも正しく実現させることを目指す。そのためには、(1)エージェントはネットワーク情報などの大域情報を持たない状態でも正しく動作することが望ましく、また(2)ネットワークやエージェントに故障や動的な変化が発生する状況下でも柔軟に動作することが必要となる。
平成30年度は、(1)大域情報を持たないエージェントに着目し、そのようなエージェントを用いてg-部分集合問題を解決するアルゴリズムの設計を行った。g-部分集合問題とは、ネットワーク中のエージェントがg体以上ずつのグループに分かれて集合するような自律的な移動を要求する問題である。g-部分集合問題が要求する条件は、全エージェントが1つのノードに集合するための移動を要求する従来の集合問題が要求する条件よりも弱いため、従来の集合問題よりも低コストで解決することが目的である。リングネットワークを対象とした先行研究では、g-部分集合問題を従来の集合問題よりも低コストで解決するためには、エージェントに一意なIDかネットワーク中のエージェント数のような大域情報を仮定する必要があった。提案手法では、エージェントが大域情報を持たずとも、g-部分集合問題を従来の集合問題よりも少ないコストで解決するアルゴリズムの設計を完成させた。この結果は、国内研究会で発表済みである。
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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
(1)大域情報を持たないエージェントを用いたg-部分集合問題を解決するアルゴリズムについては、国内研究会で発表済みであり、現在は国際会議へ投稿中である。また、(2)大規模で複雑なネットワークへの適用については、研究発表に至ってはいないが進行中であるため、全体では順調に進行しているといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
実績の概要(2)で述べたように、大規模ネットワーク上でネットワークやエージェントに故障や動的な変化が発生する状況下でも、柔軟に動作するエージェントアルゴリズムの設計を行う。まずは均一配置問題を解決するアルゴリズムの適用可能なネットワークの拡張を行う。均一配置問題は、ネットワーク中に分散されたエージェントを等間隔に配置するための自律的な移動を要求する問題である。現段階では、均一配置問題の対象ネットワークはリングのみにしていたため、今後は木や一般グラフに対しても均一配置問題を解決するアルゴリズムの設計を行う。
その後、ネットワークやエージェントに動的な変化が発生する状況下に取り組む。具体的には、ネットワークについてはノードの動的な参加・離脱やリンクが一時的に切断されるような状況に取り組み、エージェントについてはアルゴリズム実行中にエージェントの発生・消滅が起こるような状況や、故障により正常な動作を行わないエージェントが発生する状況下に取り組む。このとき、問題の解決を行うアルゴリズムの設計と共に、動的な変化が頻繁に発生する状況下では問題を解決できないなどといった、可解性の解明も行う予定である。
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