2019 Fiscal Year Research-status Report
多様なタスクを包括したマルチエージェントシステムの幾何・位相的制御理論の体系化
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19K04439
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
櫻間 一徳 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (10377020)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | マルチエージェントシステム / 分散制御 / ネットワークシステム / 大規模システム / 制御系設計 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の主要な目的は，マルチエージェントシステムの多様なタスクを包括する新しい制御理論を構築し，タスクごとの試行錯誤を不要とする，統一的な解析・設計理論の基礎を築くことである．本年度は，その中でも，マルチエージェントシステムの可操作性（可制御的な特徴）に着目した研究を行った．その結果，タスクを所望の状態集合 T で表したとき，T に対する可操作性を，T の幾何的構造とネットワークの位相的構造の関係によって特徴付けた．例えば，エージェント同士の距離を合わせるフォーメーション制御では，T は回転・並進不変な集合として与えられる．この場合，必要とされるネットワーク構造は，エージェントが存在する空間の次元だけクリーク（完全部分グラフ）同士が接続されたものとなる．以上の結果は一般的なものであり，様々なタスクに対して必要とされるネットワーク構造の条件を統一的に与えるものである．
次に，この基礎的な結果を実用化するための，より具体的な研究を行った．その結果，以下のような成果を得た．(i) マルチエージェントシステムの主要なタスクとして，エージェントの配置をエージェント自身に決めさせるアサインメント問題がある．上記の研究成果を元に，この問題を分散的に最適に解くためのアルゴリズムを開発した．(ii) エージェントが非ホロノミックな移動制約を持っている場合の適用法を提案した．(iii) エージェント群にフォーメーションを組ませながら全体を移動させる問題を考えた．これまで，この問題を解くためには，移動方向はリーダーが決める必要があったが，本研究では，フォーメーションが組まれた方向に応じて，移動方向をエージェントが分散的に決める新しい方法を開発した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
可制御性に関する研究の目処がついたため，当初予定していた内容を完遂することができた．さらに，実用化を見据えた研究を追加で行うことができたため，予定よりも進展していると判断できる．
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| Strategy for Future Research Activity |
次は，マルチエージェントシステムに対する可観測的な特徴に着目した研究を行う．マルチエージェントシステムでは，各エージェントが自分自身の視点で観測した量（相対観測量）を取り扱うことが重要である．これによって引き出される従来の制御理論との相違に注目し，マルチエージェント特有の可観測性を確立する．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス関連で出席予定の学会が開催されなかったため残額が生じた．次年度改めて研究発表をするために用いる．
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