| 研究課題/領域番号 |
17H03269
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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 |
通信・ネットワーク工学
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
山中 直明 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (80383983)
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| 研究分担者 |
岡本 聡 慶應義塾大学, 理工学研究科(矢上), 特任教授 (10449027)
山口 正泰 慶應義塾大学, 理工学研究科(矢上), 特任教授 (60509967)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2019年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
2018年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2017年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | M2M / P2P / マッチング / エネルギー探索 / エージェントシステム / 自動運転 / マッチングアルゴリズム / 自動運転プラットフォーム / マシントゥマシン / エッジコンピューティング / オーバーレイ網作成 / ネットワーク / LAN / スマートグリッド / IoT / ホームゲートウェイ / スキップグラフ |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、サイバーフィジカルシステムの根幹をなす、分散M2Mネットワーク制御技術に関するものである。スケーラビリティを持った、電力網のマッチングは、ある需要に関して距離、量、時間、さらにはCO2といったマルチパラメータの最適な発電リソースを見つけるものである。その実現のためには、ダイナミックに変化する多くのMの状況をエッジコンピュータが監視し、それぞれに属性を持たせ、高速に必要なものを発見し、マッチングを行う技術が必要であるため、これを開発し、開発した技術を自動運転車制御の高度化やエッジコンピュータ連携の応用として発展させた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
サイバーフィジカルシステムは、来る5G及びBeyond 5G時代において社会システムを運用していくための重要なキーパーツの一つとなくことが期待されている。本研究成果においては、分散協調型のサイバーフィジカルシステムが実現できると、空間的、時間的なスケーラビリティを持った最適化を追求することを明確化した。我々は、これをソーシャルウエルフェアと定義し、計算量を削減しながら、予想や行動変化に対してロバスト性を考慮した最適化を実現できる見通しを得た。この結果は、複数エージェント間の連携にインセンティブを設計し、協力したエージェントにインセンティブを与え、行動変容させることへ発展できる。
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