研究課題/領域番号 |
17H03269
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研究機関 | 慶應義塾大学 |
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), その他(移行) (10449027)
山口 正泰 慶應義塾大学, 理工学研究科, 准教授 (60509967)
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研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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キーワード | オーバーレイ網作成 / マッチングアルゴリズム / ホームゲートウェイ / スキップグラフ |
研究実績の概要 |
サイバーフィジカル技術を用いた、分散制御プラットフォーム(EVNOプラットフォームの検討を行った。ホームゲートウエイに対応した、バーチャルエージェントを仮想空間に作成し、分散環境で自動的にピアを作りネゴシエーションを行う。P2PプロトコルPIAXを利用し、高速でピアを作る事に成功した。PIAXは、スキップグラフを応用して、高速でターゲットとなるエージェントを発見する(マッチングする)。このスキップグラフをN次元に拡張して、さらに、あいまい(範囲)検索ができる様に実装を進めている。PIAXは1次元のデータ列からマッチングさせるが、それをたとえば2次元に拡張し(電力価格、CO2排出量)で検索できる。また、価格を30円として検索しその検索結果を25-35円の範囲で応答するように(あいまい検索)実現した。この点に関しては、当初の計画を超えて研究している。一方、スキップグラフのダイナミック化の検討は、データベースの高速アップデート手法としてスケールラビリティが課題である。今後は、データベースの構造を検討しながら、変化毎(たとえば発電量の変化だと、きわめて多くのデータが変化する)にデータベースを変更せず、準最適であるがスケーラビリティを担保した方式を検討していく。 これらの技術のプロトタイプ実装を行った。具体的には、EVNOプラットフォームのプロトタイプ(V.1)を完成させた。さらに、OSGiを使ったIoTプラットフォームの基本権等に着手した。
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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
平成29年度に着手した、課題(1)~(4)に関して、一通りの検討が実現できており、Step1のマッチングアルゴリズムに関する進展があったと考える。
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今後の研究の推進方策 |
研究手段となるMachine-to-Machine (M2M)技術の適用先として、分散ベストミックスエネルギーマッチングを対象とすることを第一と考えていたが、自動運転等他のアプリケーションへの適用も想定した検討を進める。
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