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2017 年度 実施状況報告書

強化学習を用いたサイバーフィジカルシステムのフレキシブルな開発技術

研究課題

研究課題/領域番号 16K06424
研究機関大阪府立大学

研究代表者

松本 啓之亮  大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90285304)

研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2019-03-31
キーワードサイバーフィジカルシステム / 機械学習 / エージェント
研究実績の概要

サイバーフィジカルシステムをその構成単位ごとに自律的に行動するマルチエージェントシステムとしてモデル化し,各エージェントの構造は知的判断部,基本機能部,ネットワーク通信関連部からなるものとした.各機能はUML (Unified Modeling Language) などのモデリング言語を用いて図式的にモデル化し,モデル駆動開発MDD (Model-Driven Development) により,ソースコードをモデルから自動生成した.これにより開発コストの削減や設計と実装の齟齬を減らすことが期待できる.
モデル駆動開発はソフトウェアの設計図となるモデルを開発の中心に置き, モデルの再利用や異なる種類のモデルへの変換, モデルから実装成果物の自動生成を含む開発手法で, 開発工数の削減や設計と実装を直結できる. そのためには, システムの構造と振る舞いをプラットフォームに依存しないモデルPIM (Platform Independent Model)にする必要がある.このためのモデルとして実行可能UMLを採用した.実行可能UMLではUMLの一つであるアクティビティ図において,アクションを処理の種類ごとに使い分けて記述し,入出力に使用するデータをピンで表すことで表現される.この実行可能UMLを用いれば,処理およびデータをプラットフォームごとに変換できるので, 一つのモデルから多様なプラットフォームのソースコードを生成できる.
実行可能UMLは有用であるとされるが, このモデルからソースコードの自動生成はまだなされていない.また実行可能UML単体ではデータの取り扱いが不十分である.この問題を解決するために, 本研究ではモデリングツールを活用してクラス図と関連付けた実行可能UMLからソースコードを自動生成する方法を開発した.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

本研究のメインテーマの一つであるエージェントの機能をモデル駆動開発により,図式的なモデルからソースコードを自動生成する手法を検討・実施し,実現の見通しが得られた.

今後の研究の推進方策

ネットワーク上で実用可能性を検証できる程度の規模をもつプロトタイプシステムを構築する.このプロトタイプシステムを用いてシミュレーションプログラムを作成し,多くの事例に対してシミュレーションを実行することにより,提案手法の有効性を示し実用可能性を検証するために必要な基礎データを収集するとともにアルゴリズムの評価と性能向上を目指す.

次年度使用額が生じた理由

(理由)研究成果が出たころに,その成果を発表すべき適切な国際会議の開催予定がなく,海外出張ができなかったため.
(使用計画)
適切な国際会議が2018年度開催されるため,この国際会議に研究成果を投稿しアクセプトされたので,学生も同行して海外出張する予定である.

  • 研究成果

    (8件)

すべて 2017

すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (6件) (うち国際学会 3件)

  • [雑誌論文] Learning Method by Sharing Activity Histories in Multiagent Environment2017

    • 著者名/発表者名
      K. Matsumoto, T. Gohara, and N. Mori
    • 雑誌名

      International Journal on Advances in Intelligent Systems

      巻: Vol. 10 ページ: 71-80

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] 多層個体群を有する遺伝的プログラミングの提案およびBoolean問題への適用2017

    • 著者名/発表者名
      長谷川拓,森直樹,松本啓之亮
    • 雑誌名

      進化計算学会論文誌

      巻: Vol. 8 ページ: 52-60

    • 査読あり
  • [学会発表] Intelligent Software Development Method by Model Driven Architecture2017

    • 著者名/発表者名
      K. Matsumoto, K. Nakoshi, and N. Mori
    • 学会等名
      6th International Conference on Intelligent Systems and Applications
    • 国際学会
  • [学会発表] Analysis of Scaling for Fitness Landscape Learning Evolutionary Computation Based on CMA-ES2017

    • 著者名/発表者名
      T. Hasegawa, N. Mori, and K. Matsumoto
    • 学会等名
      Genetic and Evolutionary Computation Conference
    • 国際学会
  • [学会発表] Agent of Werewolf Game Applying Deep Learning Predictions2017

    • 著者名/発表者名
      M. Kondoh, K. Fukuda, T. Hasegawa, K. Matsumoto, and N. Mori
    • 学会等名
      6th Asian Conference on Information Systems
    • 国際学会
  • [学会発表] パーツの組合せによる印象を考慮した自動キャラクタデザインシステム2017

    • 著者名/発表者名
      山本元気,松本啓之亮,森直樹
    • 学会等名
      第61回システム制御情報学会研究発表講演会
  • [学会発表] 遺伝的プログラミングを用いた決定木の最適化2017

    • 著者名/発表者名
      田中良幸,松本啓之亮,森直樹
    • 学会等名
      第61回システム制御情報学会研究発表講演会
  • [学会発表] 深層学習を用いた人狼エージェントの行動予測2017

    • 著者名/発表者名
      近藤まなみ,松本啓之亮,森直樹
    • 学会等名
      第61回システム制御情報学会研究発表講演会

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公開日: 2018-12-17  

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