進化型スワームロボットシステムにおける大規模並列計算環境を用いた非同期処理に関する一考察

摘要

社会性生物を模範とするロボティックスワーム（Robotic Swarm）は，複数台のロボット間の協調によってタスク達成を図るシステムであり，群れ行動生成に関する研究が様々に行われている．群れ行動生成の一手法として，進化計算を用いてロボットの制御器を獲得する進化ロボティクス（Evolutionary Robotics）がある．しかしながら，進化ロボティクスでは本質的に進化の過程で膨大な評価計算回数を必要とするため，一回の評価に時間を要するような問題では計算時間が非常に長くなるという課題がある．この課題に対する一手法として，並列計算による高速化がある．近年では，複数の共有メモリ型計算機をネットワークで接続した分散共有メモリ型計算機（SMP Cluster）が登場し普及している．このことから，SMP Cluster 型の大規模並列計算機で並列処理し， 高速化を試みる研究は増加傾向にある．本稿では人工神経回路網をEvolution Strategy with Covariance Matrix Adaptation（CMA-ES）により最適化するCMA-NeuroESを制御器の設計に運用する．その際，SMP Cluster 型の大規模並列計算機で並列·高速化を図る．その上で，並列化を行う上で発生する同期待ち時間に着目し，実行時間短縮について考察する．