Controlled self-organizing networks with model prediction control

2016 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 26730048
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 小南 大智 大阪大学, 経済学研究科, 助教 (00709678)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2017-03-31
• 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 / H∞制御 / モデル予測制御

Outline of Annual Research Achievements

本研究課題では、ネットワークシステムへのモデル予測制御の導入により、環境変動に対するネットワークシステムの収束性向上を図った。昨年度は、管理ノードの情報収集及び計算量のオーバーヘッドを解決するために、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、管理ノードの分散化を行った。一方で、完全な分散化ではそれぞれのサブネットワークが自身の最適化を目指した動作を取るために、システム全体の最適性は保証されないことも示されており、昨年度に引き続き、その解決を目的として研究を実施した。
上記の問題解決のために、サブ管理ノードの上位に全体を管理するノードを設置しており、特に、サブネットワーク同士をつなぐリンクによる相互の影響に限定して全体を管理するノードは監視、計算、制御を行うような階層型システムとした。本研究の問題設定下では、管理ノードの設計については、ノードの追加や削除が生じた際にのみ実施すれば良い。300ノードを対象としたシミュレーション実験においては、階層化を行わない場合には10時間程度要するが、階層化を行うことで、全体を管理するノードの再設計計算時間は30秒程度、サブ管理ノードの再設計計算時間は1秒未満であり、再設計に要する計算時間は十分許容範囲であると結論づけた。また、得られた収束性能については、階層化の有無にかかわらず、いずれも同程度のものであることを示した。