Realizing IoT Services Based on Multiagent Systems

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K21833
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: Okayama University (2022); Kyoto University (2020-2021)
• Principal Investigator: Lin Donghui 岡山大学, 自然科学学域, 准教授 (90534131)
• Project Period (FY): 2020-07-30 – 2023-03-31
• Keywords: Internet of Things / マルチエージェントシステム / IoTサービス / 強化学習

Outline of Final Research Achievements

This research aims at designing and realizing high-quality IoT services by introducing the methodologies of multi-agent systems into the Internet of Things (IoT) environments. First, we analyzed the relationship between IoT services and various servers in the IoT networks, and proposed three types of multi-agent decision making models for dynamic IoT environments. Then, we proposed several mechanisms of resource allocation on IoT networks based on multi-agent reinforcement learning methods. Finally, we conducted empirical research on task offloading and distributed federated learning on edge devices to demonstrate the effectiveness of this research.

Free Research Field

マルチエージェントシステム

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究は、サービスコンピューティングとマルチエージェントシステムの2つ分野に跨る課題を挑戦することである。まず、マルチエージェントシステムの観点からIoTサービスの実現に関する取り組みは独創的な点であり、IoTサービス設計に関する方法論の提案と実践はサービスコンピューティング分野に貢献している。次に、IoTサービスに取り組むことによって、従来のマルチエージェントシステム研究分野において新しい研究課題の創出と応用分野の開拓に対する貢献が大きい。また、IoTサービスの実現に関する基礎研究を行うと共に実際のIoT環境でその効果を検証し、社会的な意義が大きい。