研究課題
本研究課題では、ネットワーク中を自律的に移動する複数体のモバイルエージェント(以下、エージェント)間の協調動作を、大規模で複雑なネットワーク下でも実現させることを目標とする。そのためには、(1)ネットワークやエージェントに故障や動的な変化が発生する状況下でも柔軟に動作することが必要で、また(2)ネットワークの負荷削減の観点から、エージェントに与えられる情報量が少ない状況下でも正しく動作することが理想的である。2022年度は主に(1)に取り組んだ。まず、対象トポロジをn×nトーラスとし、各ラウンドで各行リング・各列リングの高々1辺が消失しうる設定下において、g-部分集合問題を解決するアルゴリズム設計を行った。この問題は、ネットワーク中に分散しているエージェントが、g体以上ずつのグループに分かれて集合するような自律的な移動を要求する問題である。本研究では、g,nの値とエージェント数の間の関係に着目しつつ、問題の可解性やアルゴリズムの性能を考察した。結果として、エージェント数がgnよりも少ない場合は問題は解決不可能であることを示し、エージェント数がおよそ2gn+6nよりも大きい場合に最適な移動数で問題が解決可能であることを示した。この結果は国際会議に採択され、現在は発表の準備中である。また、自律分散ロボット群という、記憶領域は持たないが他のロボットの位置を瞬時に把握できるようなエージェントモデル上で、故障により他のロボット1台のみの位置情報が得られない場合に、全てのロボットを同一の一点に集合させるためのアルゴリズムの考察を行った。結果として、上記のような設定下でも、ロボット数が5台以上の場合は問題が解決可能であることを示し、4台の場合も観測できないロボットは自身との距離によって決められるモデルであれば問題は解決可能であることを示した。この結果は国際会議に採択され、発表済みである。
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すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (2件) (うち国際共著 1件、 査読あり 2件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 2件)
Concurrency and Computation: Practice and Experience
巻: - ページ: e7432
10.1002/cpe.7432
Information and Computation
巻: 289 ページ: 104949～104949
10.1016/j.ic.2022.104949
