大規模マルチエージェントシステムにおけるエージェント配置

摘要

近年，多数のエージェントを扱う大規模なマルチエージェントシステムが開発されている．大規模マルチエージェントシステムは，分散化による利点を得るために，複数のエージェントサーバを接続するアプローチがとられる．エージェントが複数のサーバに分散する場合，システムの性能を効率的に改善するためには，エージェントの計算負荷とエージェント間のインタラクションに注目してエージェントを配置する必要がある．本論文では，互いにインタラクションを頻繁に行うエージェント集合であるコミュニティに対する評価をもとに，その配置を決定するCommunity-based Load Balancing（CLB）アルゴリズムを提案する．CLBは解の精度を保証することができないため，本論文ではシミュレーションを行った．そしてCLBは先行研究と比べて，計算コストが大きくなるが，エージェントのインタラクションが構成するネットワークが正則，または小世界ネットワークの場合にインタラクションコストが小さな配置を行うことを示した．