| Project/Area Number |
24K22960
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0302:Electrical and electronic engineering and related fields
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
難波 巧 立命館大学, 理工学部, 助教 (20999221)
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| Project Period (FY) |
2024-07-31 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | マルチエージェントシステム / 物理結合 / 分散協調制御 / 物理結合エージェント / 制御理論 / サイバーフィジカルシステム |
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| Outline of Research at the Start |
IoT技術の急速な発展に伴い，様々な「モノ」が情報的なネットワークを介してつながる．本研究では，情報的な相互作用のみならず，物理的にも結合（相互作用）するエージェント群に対する分散協調制御理論を構築する．物理的な結合を持つエージェント群は，電力ネットワークや力学系など多くのシステムに見出せる．本研究では，実際的な状況を想定すれば無視できない情報・物理それぞれの特徴を踏まえ，エージェント群が所望のタスクを分散協調的に達成する条件をあきらかにし，制御器の設計に関する体系的な指針を与える．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，物理的な結合を有するマルチエージェントシステムに対する分散協調制御則を導くことを目的としている．
今年度は，物理結合を有する不確かな線型エージェント系に対するロバスト同期条件・同期制御則の導出に取り組んだ．具体的には，物理的な結合をノルム有界な不確かさとして捉え，ロバスト制御理論的なアプローチに基づき，ロバスト同期条件とそれを達成するアルゴリズムを導出した．とくに，スケーリング付き小ゲイン定理を援用することで，エージェントのダイナミクスや物理結合が不確かさ・非均一性を有する場合に対し，保守性の低い同期制御則を導いた．この結果はシステム制御分野で最難関の国際会議であるIEEE CDC 2025 (Conference on Decision and Control：意思決定と制御に関する会議)，および国内学会（第67回自動制御連合講演会）で発表した．
これらの結果に基づき，より一般的な物理結合のモデルを有するエージェント系に対し，あらたな同期制御アルゴリズムを導出することにも取り組んだ．この拡張に対する予備的な結果を既に得ているが，数値計算上の難点があり，これを解決するために数値例を通じた検証を進めている段階である．
また，研究開始時点では意図していなかった新たな方向性として，分散最適化・分散最適協調（Distributed Optimal Coordination）問題との複合についても，検討を開始している（関連する成果を国際会議へ投稿中である）．
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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
本研究の１つの課題である，物理的な結合を有するエージェント系に対するロバスト同期条件・同期制御則の導出については，対外的な成果発表を行うなど順調に進んでいる．その一方，不確かさのクラスに関する一般化・拡張や制御アルゴリズムの更なる改良については数値計算上の課題が残っており，対外的な発表に至っていない．
また，研究を進める過程で，物理結合付きエージェント系の分散協調制御に対し，分散最適化・分散最適協調（Distributed Optimal Coordination）の枠組みからアプローチする着想を得た．この枠組みに対しては，課題を整理するために物理的な結合を持たない問題設定での検討を開始しており，それに対する予備的な結果を国際会議へ投稿中である．今後は，物理結合を考慮した問題設定において，ある種の最適性を保証する協調制御則・分散最適化アルゴリズムを導くことを試みる．
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| Strategy for Future Research Activity |
2025年度は以下の２つの課題に取り組む予定である．１つは，ロバスト同期制御則の更なる一般化であり，まずは数値計算上の課題を解決することに取り組む．
もう１つは分散最適化・分散最適協調との複合である．2024年度に取り組んだロバスト同期制御条件・同期制御則に基づいて，ある種の最適性を保証する新たな協調制御則・分散最適化アルゴリズムの導出を試みる．分散最適協調アルゴリズムは，エージェントのダイナミクスを陽に考慮した分散最適化アルゴリズムと捉えることができ，物理的な結合を有する系に対して適用可能なアルゴリズムを導出することは有用と考えられる．
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