| 研究課題/領域番号 |
17KT0044
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
菅原 俊治 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70396133)
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| 研究期間 (年度) |
2017-07-18 – 2021-03-31
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| キーワード | マルチエージェントシステム / 持続可能性 / 分業体制 / 強化学習 / 交渉プロトコル / 分業 / 巡回問題 |
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| 研究実績の概要 |
情報通信技術、センサ・ロボット等のデバイス・機械技術の発展により、実世界をモニタし、人間の活動の補助、安全安心の実現をめざしたシステムが導入され始め、今後も多くの応用が期待されている。たとえばIoT (Internet of Things)のビジョンのように、実世界の広大な空間とそこで発生する多数の現象やイベントをカバーし、それに関する大量のデータを実時間で処理するには、多数の計算機や制御プログラムを連携・協調させる技術が重要になる。さらに、このような人間社会に融合したシステムには、柔軟性のほか、故障とシステム更新を想定した頑健性と持続可能性を実現する技術が必須となる。
システムの自律的連携の学術的研究は、人工知能(AI)の分野では、ソフト・ハードウェアをエージェントとモデル化し、それらの分業と協調による効率化として提案されてきた。しかし、分業を自律的に創発させ、その最適化やチーム組織化をめざした研究、複数の構成要素からなる「人工物システム」の持続可能性を視野に入れた研究は見られない。特に、ここではシステムの機能の停止や変動を最小限に抑えながらシステムの入れ替えや更新を効果的に実現する手法が重要と考える。またこれらの機能を活用してシステム部分的な引継ぎ・更新をスムーズに実現し、持続可能性の向上を追求する。
上記の方針のもと、本研究期間（初年度）では、「適切な分業を創発させるアルゴリズムの考案と作業の効率化」に焦点をあて、分業創発に関するアルゴリズムと評価について議論してきた。さらに、分業創発において省エネルギーを目指した行動戦略と、グラフをもちいた巡回問題の定式化と、クラスタリング手法を用いた一般化手法を試みた。
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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
研究計画の進行に照らし合わせると、初年度では、マルチエージェント（協調）連続巡回問題として一般化し、その課題における分業の創発に着手することであった。ここで分業の創発とは、(a) エージェント自らの能力に応じて分業と作業分担を同定（分業の発現）させ、(b) そこで適切な作業戦略を学習させる（分業行動戦略学習）ことであり、その結果、作業の公平性と効率性を高めることとしていた。
これに対して、本研究期間では、マルチエージェント連続巡回問題としての問題の定式化を行い、分業を効果的に実現する交渉プロトコルについて研究を進め、評価をおこなった[文献X]。 この結果、提案プロトコルが分業をうまく切り分け、全体の効率性を向上できることが示せた。また、研究計画には無い課題として、本研究期間中に、省エネルギーを中心とした分業体制と行動に関する研究の着手、ならびにグラフのノードに重み（巡回頻度に相当する）を着け、それに合わせて巡回ノードのグループ化とグループ内での経路の生成を行う問題として抽象化し、その準最適解を求めるアルゴリズムの提案を行った[文献Y]。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、研究計画に照らし合わせて、初年度に着手した分業の創発の研究をさらに進め、予定していた公平化と性能追求を目指した分業体制を進める。特に、特殊条件で提案した分業手法を適用したときの評価と向上を行う。このために実験環境（シミュレーション環境）を発展化させ、複雑なあるいは制限の多い条件で実験を可能とする。また、計画には同時に初年度に着手した省エネルギーを主目的とした巡回問題をさらに進める。また、抽象化したマルチエージェント巡回問題の成果を拡張し、まとめたい。
研究の進行に合わせ、国際・国内会議・論文誌への投稿・発表を進める。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
理由：国際会議発表旅費ならびに論文掲載料は、採録決定後にあるいは実際に出版されてからの支出となる。今回は、この時差があるため差が生じた。
使用計画：本研究に関する国際会議出張ならびに本研究に関する論文掲載料（共に2017年度中に採択済み）を2018年度に予定している。
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