2020 Fiscal Year Annual Research Report
想定に漏れた環境変化にしなやかに耐える実行時モデルフレームワーク
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18H03225
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
鄭 顕志 早稲田大学, 理工学術院, 准教授(任期付) (40434295)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
本位田 真一 早稲田大学, 理工学術院, 教授(任期付) (70332153)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 自己適応システム / 実行時モデル / Graceful Degradation / 離散制御器合成 / 環境モデル学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では想定漏れの変化に耐えるGraceful Degradationを実現する実行時モデル更新技術を確立(実施項目1,2)し，その技術を反映した実行時モデルフレームワークを用いた実証実験(実施項目3)により本手法の有効性と限界を明らかにする．2020年度は，2019年度に実施した初回の評価実験の結果に基づき，各要素技術の洗練化を行った．．
実施項目1: 環境モデルの実行時更新技術の確立(担当：鄭) 実施項目3の結果に基づき，LTSベースの環境モデル実行時更新技術を洗練化した．環境モデルの並列合成関係に着目し，環境変化が生じた要素のみを変更することで実行時更新のさらに高速化する実行時更新技術を構築した．
実施項目2: 保証を伴う動作仕様の実行時導出技術の確立(担当：鄭) 実施項目3の結果に基づき，保証を伴う動作仕様の実行時導出技術を洗練化した．詰将棋分野で提案された高速な探索法であるdp-fnアルゴリズムを制御器合成に応用することで高速な動作仕様自動導出技術を構築した．
実施項目3: 実証実験(担当: 鄭，本位田) 実施項目1,2で洗練化した技術を， 以前に開発した実行時モデルフレームワーク上に反映，実装する予定であったがコロナウィルスの影響で開発が遅れ2020年度内には実装が完了せず，2021年度に延期となった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
コロナウィルスの影響により予定したフレームワーク開発は2021年度に延期となったが要素技術の洗練化という当初の大きな目標は達成できており，概ね順調に研究は進展している.
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度は延期となったフレームワーク開発を行う．加えて，当初予定していた実証実験を行う予定である．
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