ACOとモバイルエージェントを用いた資源探索

摘要

A peer-to-peer (P2P) system consists of a number of decentralized distributed network nodes that are capable of sharing resources without centralized supervision. One of the most important functions in P2P system is the location of resources, and it is generally hard to achieve due to the intrinsic nature of P2P, i.e. dynamic re-configuration of the network. We have proposed and implemented an efficient resource locating method in a pure P2P system based on a cooperative multiple agent system. In order to optimize the behaviors of cooperative multiple agents, we utilize the ant colony optimization (ACO) algorithm that assists mobile agents to migrate toward relatively resource-rich nodes. Efficient migration is achieved through an indirect communications that are typical of social insects, called stigmergy. When an agent finds a resource-rich node, it strengthens the path toward the node to gain the efficiency. In this paper, we report the integration of the ACO method to optimize the behaviors of the mobile multiple agents.%P2Pシステムは中心的なサーバのない分散ネットワークノードからなる資源共有の仕組みである．P2Pシステムで最も重要な機能の1つとして資源探索があるが，動的にネットワーク形態の変わるP2Pシステムでは資源探索は非常に難しい．われわれは，協調的マルチエージェントシステムに基づいた効率的な資源探索手法を提案して実装した．協調的マルチエージェントの行動を最適化するために，われわれはモバイルエージェントが資源豊富なノードへ移動するよう支援するACO（アントコロニー最適化）を利用した．stigmergyと呼ばれる社会的昆虫特有の間接的な通信を通じて効率的なエージェントの移動を達成する．エージェントが資源豊富なノードを発見したとき，そのノードへの経路を強化し効率を向上させる．本論文では，ACOによるモバイルマルチエージェントの最適化を報告する．