自律的な領域分割を行うゾーンベースアントルーチング手法の提案と評価

摘要

To tackle problems emerging with rapid growth of information networks in scale and complexity, bio-inspired self-organization is considered one of promising design principles of a new generation network which is scalable, robust, adaptive, and sustainable. However, self-organizing systems would fall into local optimum or never converge under some environmental conditions. Controlled or guided self-organization is a novel concept attracting many researchers in these years, where loose and moderate control is imposed on a self-organizing system to push it toward a desired state. In this paper, we take AntNet, an ant-based routing protocol, as an example and consider a mechanism to accelerate convergence by limiting the search space. Controlled self-organization can accelerate convergence to a shorter path than AntNet.%ネットワークのさらなる大規模化複雑化，によって顕在化する様々な問題に対応できる新たなネットワークシステムを構築するため，生物などにみられる自己組織化の仕組みを応用する手法が注目を集めている.自己組織型のネットワーク制御技術は，拡張性，頑健性，適応性があることが示されているが，一方で，環境条件によっては局所解に陥る，収束性が低下する場合があることから，近年，制御された自己組織化の研究が行われるようになってきた.本研究では，アリの採餌行動に着想を得た経路制御手法AntNetを題材に，大域情報を用いることなく探索領域を狭めることで，経路全体の収束時間を短縮する手法を提案している.シミュレーション評価により，探索範囲を制限することで自己組織化が促進され，収束性が向上するとともに，より短い経路が得られることを示した.