| 研究課題/領域番号 |
26330084
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
大下 福仁 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (20362650)
|
|---|
| 研究分担者 |
増澤 利光 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (50199692)
角川 裕次 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (80253110)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
|
| キーワード | モバイルエージェント / 分散システム / アルゴリズム / 自己安定 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究では、インターネット上に存在する様々な計算環境を、モバイルエージェントを用いて統合的に利用可能とするシステムの開発を目標とする。平成26年度は、複数のモバイルエージェントが協調して動作するためのアルゴリズムを提案した。具体的な成果は以下の通りである。
(a) モバイルエージェントに対するグループゴシップアルゴリズムの開発：複数のユーザがシステムを共有する場合、システム内には異なる目的をもった複数のエージェントグループが存在する。そのため、グループ内のエージェントで協調動作を行なうためのアルゴリズムが必要である。本研究では、各グループ内のエージェントで、機密情報等の重要な情報を交換するためのアルゴリズムを開発した。本アルゴリズムでは、他のグループに重要な情報を開示することなくグループ間の協調動作を行なうことで、グループごとに独立に情報交換を行なう場合に比べて移動コストの削減を実現している。
(b) モバイルエージェントに対する部分集合アルゴリズムの開発：システム内に多数のエージェントが存在する場合、エージェント群でグループを構築して協調動作を行なうことで、タスクの実行を効率化できる。本研究では、少なくともg体のエージェントでグループを作成し、グループごとに集合するためのアルゴリズムを開発した。このタスクの実現に必要な移動コストの下界を示し、提案アルゴリズムが漸近的に最適な移動コストを実現していることを示した。
また、開発するシステムは分散システムの一種であり、分散システムのためのさまざまなアルゴリズムの応用が期待できる。本研究では、分散システムにおいて高信頼性を実現する自己安定アルゴリズムを複数のタスクに対して実現した。
|
| 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26年度は、(1)タスクを適切な計算環境に割り当てるアルゴリズムの開発、(2)移動コストの小さいエージェントアルゴリズムの開発を目標としていた。
(1)については、現在開発を進めており、研究発表には至っていない。
一方、(2)については、グループゴシップ、部分集合に対する移動コストの小さいアルゴリズムを提案しており、順調に進展している。
また、次年度以降に(3)信頼性の高いエージェントアルゴリズムの開発を予定していたが、その開発への応用が期待できるアルゴリズムを複数開発している。
以上より、(1)に対して多少の遅れが生じているが、(2)(3)の面で十分な成果を発表しており、全体としてはおおむね順調に進展しているといえる。
|
| 今後の研究の推進方策 |
平成27年度も、引き続き(1)タスクを適切な計算環境に割り当てるアルゴリズムの開発、(2)移動コストの小さいエージェントアルゴリズムの開発、(3)信頼性の高いエージェントアルゴリズムの開発を実施していく。
(1) タスク割り当てアルゴリズムの開発：各計算環境を計算能力、使用コスト、機密性などのさまざまな観点から特徴づけ、各タスクを適した計算機で実行するためのアルゴリズムを提案する。性能のよいタスク割り当てアルゴリズムの開発が困難である場合、タスク割り当てが満たすべき条件を緩和し、近似的な解法の実現を試みる。
(2) 移動コストの小さいエージェントアルゴリズムの開発：平成26年度に取り組んだタスクに加え、エージェントグループが協調するための様々なタスクに対して、移動コストの小さいアルゴリズムの開発を目指す。また、平成26年度は各リンクの移動コストが均一なネットワークを想定していたが、実際は各リンクによってその移動コストに違いが生じる。そのため、不均一なネットワークにおいて、効率的にタスクを実行するためのエージェントアルゴリズムの開発を目指す。
(3) 信頼性の高いエージェントアルゴリズムの開発：平成26年度は、大規模分散システムの信頼性を高める自己安定アルゴリズムの開発を行なった。平成27年度は、自己安定性をエージェントで実現する手法を検討し、信頼性の高いエージェントアルゴリズムの開発を目指す。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
当初は、開発したアルゴリズムの性能評価のために、シミュレーション実験用のワークステーションを購入する予定であった。しかし、平成26年度に開発したアルゴリズムに関しては理論解析により性能評価を行なうことができ、ワークステーションを平成26年度中に購入する必要がなくなった。そのため、使用額に差異が生じた。
|
| 次年度使用額の使用計画 |
平成27年度もアルゴリズムの開発を進めていくため、その過程でシミュレーション用のワークステーションが必要となる。そのため、平成26年度の差額分を用いて、ワークステーションを購入する予定である。それ以外の予算については、調査・成果発表のための出張旅費として使用する予定である。
|
