2021 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
| Project/Area Number |
18K18031
|
|---|
| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
|---|
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)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 自律分散システム / モバイルエージェント / g-部分集合問題 / 均一配置問題 / 動的ネットワーク / 自律分散ロボット / 個体群プロトコル |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では、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実現させることを目指す。そのためには、(1)ネットワークやエージェントに動的な変化や故障が発生する状況下でも柔軟に動作することが必要で、また(2)ネットワークの負荷削減の観点から、エージェントに与えられる情報量が少ない状況下でも正しく動作することが理想的である。
2021年度は(1)と(2)の両方に取り組んだ。(1)では 1-interval connected ring と呼ばれる、各ラウンドで高々1辺が消失しうるようなリングネットワークに対し、g-部分集合問題を解決するアルゴリズム設計を行った。この問題は、ネットワーク中に分散しているエージェントが、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。本研究では、gの値とエージェント数の間の関係に着目しつつ、問題の可解性やアルゴリズムの性能を考察した。結果として、エージェント数がgの約3倍以上なら、最適コスト(エージェント移動数)で問題を解決できることを示し、この結果は国際会議に採択された。また、エージェント数がgの3倍未満の場合における可解性も解明し、現在は論文誌へ投稿準備中である。
(2)では自律分散ロボットという、記憶領域はほぼ持たないが視野範囲内のネットワークの形状が瞬時に把握できるようなエージェントモデルを用いて、三角グリッドネットワーク上で7台のロボットが1カ所に集合するために必要な視野範囲を解明した。この結果は論文誌1件と国際会議1件にそれぞれ採択された。さらに、完全\ell-ary木というネットワーク上で、ロボットが等間隔に配置するために必要なロボットの記憶容量を解明した。この結果も1件の国際会議に採択され、現在は論文誌へ投稿済みである。
|
| 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)では上記の実績概要に加え、均一配置問題と呼ばれる、エージェントがネットワーク中に均等に配置するような自律的な移動を要求する問題を、1-interval-conneceted ring 上で取り組み、2020年度に国際会議に採録された結果を現在は論文誌へ投稿し、条件付き採録の判定を得ている。
また、(2)では上記の実績概要に加え、視野が不完全なロボットが1カ所に集まるための条件の解明を行い、現在は国際会議への投稿準備中である。
以上より、(1),(2)ともに継続的な成果が出ていることから、進捗は順調であるといえる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
(1)1-interval-connected ring 以外の動的な変化が発生するトポロジ上でエージェント協調動作を実現するアルゴリズム設計を引き続き行う。
(2)ロボットやエージェントに与えられている情報が限られている、もしくは誤りがある場合に協調動作を実現するためのアルゴリズム設計を引き続き行う。
|
| Causes of Carryover |
新型コロナウイルスの影響により、研究打ち合わせや外部発表用の旅費を執行しきれなかったため、次年度使用額が生じた。
使用計画としては、感染が比較的緩やかな時期における出張、また、学会の(オンライン)参加に経費を執行する予定である。
|
