2005 Fiscal Year Annual Research Report
免疫型複雑系とそのセンサエージェントによる診断・修復への応用
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16300067
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| Research Institution | Toyohashi University of Technology |
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Principal Investigator |
石田 好輝 豊橋技術科学大学, 工学部, 教授 (80159748)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡邊 裕司 名古屋市立大学, 大学院システム自然科学研究科, 講師 (60314100)
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| Keywords | 免疫系 / 複雑系 / センサエージェント / 自己獲得 / 修復 / 確率セルオートマトン / 空間型囚人のジレンマ / 免疫型システム |
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| Research Abstract |
本課題では、免疫系を模倣したセンサエージェントシステムの構築を目指して、三つのテーマに分けて研究を実施している。各テーマに対して下記の研究成果等が得られた。
1.テーマ1(自己獲得):ユニット(エージェント)間の正常時の関係(つまり自己情報)を自動的に抽出するために、統計的解析および時系列解析が有用であることに着目し、これらを用いた自己情報獲得のアルゴリズムを考案した。またこれら自己情報に基づく認識が、どのような状況でどの程度必要かを、下記の修復と関連して格子モデルにより考察した。この結果は国際会議AROB2006にて発表した。さらに自己・非自己情報の特定や改訂のためのエージェントの多様性が果たす役割について、マルチエージェントシミュレーションにより考察した。この成果は国際会議KES2006にて発表予定である。
2.テーマ2(修復):昨年度に引き続き、ネットワークのクリーン化問題にたいし、自己修復を戦略的に行う場合について空間的囚人のジレンマを用いて考察した。様々な環境変動やノイズに対し頑健な戦略は、これらの環境パラメータによって決まるが、それは一つの戦略とは限らず、複数の戦略が共生関係をたもちつつ存在する場合や、メイン・バックアップの関係をもち環境変動に対応する場合など、様々な関係が創発されることが分かってきた。この結果は国際会議AROB2006にて発表した。
3.テーマ3(応用):免疫型エージェントに基づくセンサネットワークの設計・開発・実装を支援するシステムをネットワーク対応型にして、多くのクライアントで並列してエージェントを実行することを可能とした。また本システムにより、主に上記1の実験を行った。
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Research Products
(6 results)
