2015 Fiscal Year Research-status Report
様々な計算環境の統合利用を実現するモバイルエージェントシステムの研究
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26330084
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
大下 福仁 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 准教授 (20362650)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
増澤 利光 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (50199692)
角川 裕次 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (80253110)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | モバイルエージェント / 分散システム / アルゴリズム / 自己安定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、インターネット上に存在する様々な計算環境を、モバイルエージェントを用いて統合的に利用可能とするシステムの開発を目標とする。平成27年度は、モバイルエージェントが効率的に動作するためのアルゴリズムを多数提案した。具体的な成果は以下の通りである。
(a) モバイルエージェントに対する均一配置アルゴリズムの開発：システム内に存在する複数のエージェントを、システム内に均一に配置するアルゴリズムを開発した。複数のエージェントで協調してタスクを実行する方法として、システムを各エージェントの担当範囲に分割する方法が考えられるが、本アルゴリズムでエージェントをシステム内に均一に配置させることで、各エージェントにその近くのノードを担当範囲として割り当てることができる。
(b) モバイルエージェントに対する探索アルゴリズムの開発：エージェントがシステム内の全ノードを効率的に訪問するためのアルゴリズムを開発した。本アルゴリズムにより、システム内の全ノードの情報を効率的に収集することができる。
(c) モバイルエージェントに対する部分集合アルゴリズムの開発：多数のエージェントで協調動作を行なうために、少なくともg体のエージェントでグループを作成し、グループごとにエージェントを集合させるアルゴリズムを開発した。これにより、グループごとに情報交換を行ない、多数のグループによってタスクを手分けしながら実行することができる。部分集合アルゴリズムは昨年度から引き続き開発を進めており、アルゴリズムの適用範囲を広げることができた。
また、1-極大マッチングの構築、代表ノード（リーダ）の選択など、分散システムで有用なさまざまなタスクに対して、自己安定アルゴリズムを実現した。本研究が対象とする大規模システムでは、部分的に故障が発生することが多く、自己安定アルゴリズムの高い故障耐性が有用である。
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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
平成27年度は、1.タスクを適切な計算環境に割り当てるアルゴリズムの開発、2.移動コストの小さいエージェントアルゴリズムの開発、3.信頼性の高いエージェントアルゴリズムの開発を実施した。
1.については、エージェンの均一配置アルゴリズムを利用することで、タスクをシステム内に均一に割り当てることできる。一方、計算環境の性質等によって適切なタスク配置を求める方法については、現在開発を進めているところである。
2.については、均一配置、探索、部分集合等に対して移動コストの小さいエージェントアルゴリズムを提案しており、順調に進展している。
3.については、信頼性を高める自己安定性をもつアルゴリズムを実現しており、エージェントに対してもその応用が期待できる。
以上より、1.2.3.ともおおむね順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
上記の1.2.3.のうち、2.についてはこれまでに十分な成果が得られている。そのため、平成28年度は、1.タスクを適切な計算環境に割り当てるアルゴリズムの開発と3.信頼性の高いエージェントアルゴリズムの開発に注力して研究を進める。
1. タスク割り当てアルゴリズムの開発：平成27年度から引き続き、システムに投入されたタスクを適切な計算機に割り当てるためのアルゴリズムの開発を進める。
3. 信頼性の高いエージェントアルゴリズムの開発：信頼性の高いアルゴリズムを実現するため、以下の２つのアプローチで研究を進める。
3-1. 自己安定性を実現したエージェントアルゴリズムの開発：大規模システムで高い信頼性を実現するために、自己安定性を実現したエージェントアルゴリズムの開発に取り組む。本研究を推進するために、自己安定性に関して著名な研究者であるネバダ大学ラスベガス校のAjoy K. Datta教授を訪問し、共同研究を実施する予定である。
3-2. ビザンチンエージェント存在下でのエージェントアルゴリズムの開発：ビザンチンエージェントとは、クラッカーに侵入されるなどの理由により任意の動作を行なうエージェントのことである。本研究では、ビザンチンエージェントがタスクの実行を阻害するためにどんな行動を行なったとしても、他のエージェントによってタスクを実行できるようなアルゴリズムの開発を目指す。
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| Causes of Carryover |
当初の予定と異なり、理論解析によりアルゴリズムの性能評価を行うことができたため、シミュレーション実験用のワークステーションを購入する必要がなく使用額に差異が生じた。また、海外の国際会議で発表することを想定して旅費を計上していたが、国内で開催された国際会議にて研究発表を行なったため、旅費の使用額に差異が生じた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
アルゴリズムの開発を進めていく際に、必要性が生じればシミュレーション実験用のワークステーションを購入する。また、平成28年度中にネバダ大学ラスベガス校のAjoy K. Datta教授を約1か月訪問し、本課題に関する国際共同研究を進める予定である。これにより当初の予定より多くの旅費が必要となるため、これまでの差額分を使用する予定である。
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Research Products
(12 results)
