2015 Fiscal Year Research-status Report
モデル予測制御を用いた管理型自己組織的ネットワークに関する研究
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26730048
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
小南 大智 大阪大学, 経済学研究科(研究院), 助教 (00709678)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 自己組織化制御 / 管理型自己組織化制御 / センサーネットワーク / 最適制御 / モデル予測制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度は、ネットワークダイナミクスが線形であるシステムに対するモデル予測制御に基づいた機構の導入を実現した。この結果、ネットワークシステムの動作が収束するまでの時間を大幅に短縮できることを明らかにした。この際、データフローレートおよびトポロジー情報を一ヶ所（管理ノード）に収集して、ネットワーク内の各ノードのダイナミクスから安定状態を導き出し、自己組織的に動作するシステムに対する入力を行う管理ノードを設計した。管理ノードはその性質上、直接的あるいは間接的な観測によりネットワーク全体のダイナミクスを推定する。これまでに提案してきた機構では、全ノードの持つトポロジー情報と一部のノードのデータフローレート情報を管理ノードが収集していた。これにより、管理ノードの情報収集および計算オーバヘッドが問題となっていた。
今年度は計算量および通信オーバーヘッドの観点から、提案した機構の階層化を実現した。ネットワークシステムをサブネットワークに分割し、それぞれのサブネットワークに対して一つのサブ管理ノードを設置する。サブ管理ノードは、自身が管理するサブネットワークの情報のみを収集し、サブネットワークのダイナミクスを管理する。またネットワーク全体を対象とした管理ノードを設置する。管理ノードはサブ管理ノードから情報を収集し、サブ管理ノードの動作を管理する。
このように階層化したネットワークシステムにおいても、個々のノードの自己組織的な振る舞いの特徴を失うことなく、すなわち、自己組織型制御の利点を失うことなく、全ノードが安定状態に到達するまでの時間を短縮可能であることを示した。
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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
研究実績の概要に記載の通り、今年度の課題であった制御機構のオーバヘッドの抑制を達成できたことから、達成度について順調に進展していると判断した。
現在までの研究成果については、査読付き学術論文誌1本の採択、および、1件の投稿。査読付き国際学会での発表が2件、国内学会での発表を4件行なった。この際に、多くの研究者との議論を行なうことで、今後の検討点を明らかにすることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成28年度の目標は、より一般的な自己組織化制御への提案機構の適用である。これまでの提案機構においては、線形ダイナミクスを持つシステムの安定状態への収束速度の最大化を行っていた。一般的な自己組織型制御として、本研究では非線形なダイナミクスを持つシステムを想定する。この際には、これまでに用いていた最適制御の枠組みを用いることが困難となる。そこで、システムを線形近似することでこのギャップを埋めていく。近似による誤差の影響は、モデル予測制御における予測ホライゾンの長さ、入力値の制約パラメータをチューニングすることで抑制できると考えている。
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Research Products
(3 results)
