2018 年度研究成果報告書

モデル・情報の不完全な環境下における自己モデル化を用いたネットワーク制御手法

研究課題

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研究課題/領域番号	16K00125
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
研究分野	情報ネットワーク
研究機関	大阪大学
研究代表者	大下裕一大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (80432425)
研究期間 (年度)	2016-04-01 – 2019-03-31
キーワード	ネットワーク / 制御 / ベイズ推定 / 進化計算
研究成果の概要	近年、ネットワーク機能の仮想化技術の進展や、IoT機器と呼ばれるネットワークに接続される機器の多様化により、ネットワークに接続される制御される対象が拡大している。そのような機器の中には、制御対象の正確なモデル化が困難なものも存在する。この問題に対して、本研究課題では、(1)制御対象を制御しながら、制御対象や把握される情報に含まれる誤差のモデル化を行う手法、(2)制御対象が数学的にモデル化できない場合であっても、適切な制御入力を求める手法を確立した。これにより、制御対象があらかじめ正確にモデル化できず、得られた情報が不正確であっても適切な制御を行うことが可能となる。
自由記述の分野	情報ネットワーク
研究成果の学術的意義や社会的意義	本研究では、正確なモデル化が行われていない機器について、当該機器を実際に操作しながらモデルを構築し、操作を行い、さらに、そのモデル化をタスク実行の初期段階で完了する手法を確立している。この手法は、複雑な機器や機器の制御誤差を考慮しながら制御を行うような機器をネットワーク経由で制御すること活用することができると考えられ、ネットワーク経由で行われる制御の範囲の拡大に寄与できると考えられる。