マルチエージェントシステムのための公平かつ効率的なスケジューリングアルゴリズム

摘要

マルチエージェントシステムでは，クローンエージェントを並列に動作させることで，ネットワーク上の複数のノードでの処理を効率良く実行することができる．そのようなシステムにおいて，ユーザが指定したすべてのノードにクローンエージェントを動作させ，所望の処理を行わせるようなアプリケーションでは，最後のクローンエージェントが処理を完了するまでの時間を短くすることが重要である．しかし，このようなアプリーションにはクラスタコンピューティングやグリッドシステムのような分散システムスケジューリングをそのまま適用することはできないため，一般のOSのスケジューリングを利用することが多い．そこで本論文では，処理中のエージェント数?各ノードの処理能力?エージェントのワークデマンドを考慮した上で，ネットワーク全体で処理中のクローンエージェント数の少ないエージェントに優先的にCPUを割り当てることで，平均応答時間を短縮し，同時に，同一のユーザに生成されたエージェント群に対して与えられるCPU資源の総量を一定にすることで，応答時間の分散を小さくし，公平性を保つアルゴリズムを提案する．最後に計算機シミュレーションによる性能評価を行い，提案方式の有効性を示す．