研究課題/領域番号 |
19K04440
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研究機関 | 摂南大学 |
研究代表者 |
金澤 尚史 摂南大学, 理工学部, 准教授 (90452416)
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研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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キーワード | システム工学 / 制御工学 / マルチエージェントシステム / 集団ゲーム / 非協力ゲーム |
研究実績の概要 |
本研究は,これまで利己的マルチエージェント系に対する制御器の設計問題としてエージェント集団とは別に扱ってきた制御器を利己的エージェント集団と相互作用する制御エージェントととらえなおすことで,システム全体を一つのマルチエージェント系として統一的に扱える設計法を確立することを目的とする. 本年度は昨年度に引き続き,多数のエージェントが,エージェント数に対して比較的少数のタスクを協力して実行する際に自律的に利己的に自身の実行するタスクを決定することで,結果として大域的に最適なタスク割当を実現するタスク割当法の研究を行った. この割当法では,エージェントは現在実行しているタスクに依存した限られた(局所的な)タスクの情報のみを利用してタスクの選択を行うが,選択しているエージェントがいなくなるようなタスクが存在する場合,割当の大域最適性が保証されない問題が有る. 昨年度までに,タスクの割当状況に基づいて選択可能タスクを増加させることで,割当の大域最適性を保証する手法を提案しているが,選択可能タスクが増加することで不要なタスクの変更が生じる可能性が生じる.そこで本年度は,割当の大域的最適性を保証しつつ選択可能タスクを削減することで,最適な割当の探索効率を改善する手法を提案した. また,この手法を複数種類の多数の自律移動エージェントによる領域の動的被覆問題に応用し,「被覆」,「目標追跡」,「停止」の3つのタスクを各エージェントが自身の能力にあわせて自律的に選択することで,目的に合わせた領域被覆性能と目標追跡性能を実現する手法を提案した.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
COVID-19感染症流行への対応のため,本研究課題の遂行にも支障が有った. 特に,研究成果の発表に関して支障が大きく,当初予定に及ばない内容になってしまった.
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今後の研究の推進方策 |
これまでに提案したタスク割当法の動的領域被覆に対する応用に引き続き取り組んでいきたい. また,これまでに提案した,総額をパラメータとし各戦略をとるエージェントに対して目標状態に依存した配分率で配分することで目標状態を安定化する制御器を,補助金配分を通して利己的エージェント集団と相互作用するエージェントととらえなおすことで,補助金を用いた目標状態の安定化制御器の,制御エージェントとしてのモデル化と解析に取り組みたい.
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次年度使用額が生じた理由 |
COVID-19感染症流行の影響で出張計画等に変更が生じた. 次年度使用分は計算機・実験機器の購入や,研究成果発表その他に当てる予定である.
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