| 研究課題/領域番号 |
18K11167
|
|---|
| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
|---|
研究代表者 |
大下 福仁 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (20362650)
|
|---|
| 研究分担者 |
井上 美智子 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (30273840)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| キーワード | モバイルエージェント / モバイルロボット / 個体群プロトコル / 動的ネットワーク / 自己安定 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究課題では、外乱の起こりやすい環境において、複数のモバイルエージェント（自律的に移動する計算オブジェクト）が安定的に協調動作を行うための自己安定アルゴリズムの開発、また、その設計手法の確立を目指す。2018年度は、様々なタイプのモバイルエージェントを対象に、安定的な動作を実現するアルゴリズムを提案した。主な成果は以下の通りである。
(a) モバイルロボットのためのリング探索アルゴリズム：モバイルエージェントの一種であるモバイルロボットを対象とし、ロボットが動作する環境をリンググラフでモデル化したうえで、ロボットが協調して全てのノードを訪問するためのアルゴリズムを提案した。とくに、ロボットの視認範囲を1、ロボットの記憶ビット数・送信ビット数（ライトとしてモデル化される）を1に限定することで、外乱がロボットに与える影響を最小限に抑えている。
(b) 動的ネットワークにおけるモバイルエージェントの集合・探索アルゴリズム：本研究では、外乱の起こりやすい環境をリンクの接続状況が変化する動的ネットワークとしてモデル化し、その上で動作するエージェントのためのアルゴリズムを提案した。具体的には、リングネットワークにおいて全エージェントを１ノードに集合させる集合アルゴリズム、トーラスネットワークにおいて全ノードを訪問する探索アルゴリズムを提案した。
(c) 個体群プロトコルモデルにおけるリーダ選挙・分割アルゴリズム：個体群プロトコルモデルとは、不規則に移動する低性能なデバイスをエージェントとしてモデル化したものである。個体群プロトコルでは、2つのエージェントが近づいたときにのみ、交流によって状態を変化させることができる。本研究では、１個体をリーダとして選択するアルゴリズム、個体群を同サイズの複数のグループに分割するアルゴリズムを提案した。いくつかのアルゴリズムでは、自己安定性も実現している。
|
| 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
2018年度は、設計手法確立のためのケーススタディとして、モバイルエージェントの様々な基本タスクに対して自己安定アルゴリズムの実現可能性を検討し、実現可能であればその効率化を目指すことを目的としていた。
実際に、モバイルロボットモデル、動的ネットワークモデル、個体群プロトコルモデルなどの様々なモバイルエージェントモデルにおいて、重要な基本タスクに対する、自己安定性、または、その実現につながる性質をもった効率的なアルゴリズムを提案することができた。そのため、順調に進展しているといえる。
|
| 今後の研究の推進方策 |
2019年度は、より高度な自己安定アルゴリズムの設計手法を検討するために、付加的な性質を付与した自己安定アルゴリズムの開発を検討する。具体的には、2018年度に開発したモバイルロボットモデル、動的ネットワークモデル、個体群プロトコルモデルのアルゴリズムに対して、従来システムで多く研究されている故障封じ込め（故障発生時にその影響を限定的に抑える）、安全収束（部分的に条件を満たした目的状態に短時間で収束し、その状態を保ったまま条件を全て満たした目的状態に収束する）などの概念を適用可能かどうか検討する。そのうえで、エージェントモデルに特化した概念の導入を検討する。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
計画通り使用しているが、端数として少額が余ったものである。
|
