| 研究課題/領域番号 |
16300067
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
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研究代表者 |
石田 好輝 豊橋技術科学大学, 工学部, 教授 (80159748)
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| 研究分担者 |
渡邊 裕司 名古屋市立大学, 大学院システム自然科学研究科, 講師 (60314100)
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| 研究期間 (年度) |
2004 – 2006
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| 研究課題ステータス |
完了 (2006年度)
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| 配分額 *注記 |
7,000千円 (直接経費: 7,000千円)
2006年度: 1,900千円 (直接経費: 1,900千円)
2005年度: 2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
2004年度: 3,000千円 (直接経費: 3,000千円)
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| キーワード | 免疫系 / 複雑系 / センサエージェント / 自己獲得 / 修復 / 確率セルオートマトン / 空間型囚人のジレンマ / 免疫型システム |
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| 研究概要 |
本課題では、免疫系を模倣したセンサエージェントシステムの構築を目指して、次の三つのテーマに分けて研究を実施し、下記の研究成果等が得られた。
テーマ1(自己獲得):エージェント間の相互評価によってネットワーク内の正常・異常ユニットを判定するモデルに対して、正常時の関係(つまり自己情報)を自動的に抽出するための自己情報獲得の枠組みを考案した。さらに特定の領域では、自己情報のみを用いて、診断が行える事、またその自己情報はあらかじめ獲得したものを用いて行える事を確認した。しかしその自己情報は環境に依存して変わりうる。そこでエージェントの多様性が果たす役割について、エージェントシミュレーションにより考察した。また特異的認識をもったエージェント集団が集団的認識能力を持ち、これが計算能力である事を示した。
テーマ2(修復):汚染を含むネットワークにおいて相互コピーにより全ノードを修復しうるかというクリーン化問を提案し、確率セルオートマトンによりモデル化した。そのモデルは単純な確率セルオートマトンと等価になり、同オートマトン同様臨界現象が現れることを示した。さらに自己情報に基づく認識が、どのような状況でどの程度必要かを、修復と関連して格子モデルにより考察した。この自己修復ネットワークでのパラメータ調整を、「空間的囚人のジレンマ」を適用することにより、相互コピーが適応的に調整され時間的、空間的に非均質な環境にも行えるも示した。
テーマ3(応用):免疫型エージェントに基づくセンサネットワークの設計・開発・実装を支援するシステムとモバイルエージェントシミュレータを開発し、さらに同システムをネットワーク対応にした。また自己と非自己を動的に同定しながら、非自己を排除していく枠組みにより、隠れマルコフモデルなどを用いたなり済まし検出や侵入検出への応用を、プロトタイプによるシミュレーションで行った。
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