Resilient distributed algorithms for multi-agent systems

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本研究では，マルチエージェントシステムにおけるレジリエント合意の問題に取り組む，とくにシステムがデータ改ざん攻撃を受け，一部エージェントが異常もしくは悪意のある行動を取った場合に対してロバストな合意アルゴリズムの高度化を図る．本年度は2年目であったが，レジリエントな分散アルゴリズムに関する研究を本格的に進め，主に以下の課題に取り組んだ．1. 分散型カルマンフィルタにおける通信量の低減化：イベントベースの通信を用いることで必要時にのみエージェント間の情報交換を行う．従来法と異なる点として，カルマンフィルタの分散化にあたり状態推定と推定状態に関する合意の両アルゴリズムを切り分け，情報の流れを効率化することに成功した．2. 振動子モデルに基づくセンサネットワークの時刻同期問題：異常なノードが一定数ネットワークに含まれる場合に対してレジリエントに時刻同期を達成するアルゴリズムを導出した．エージェント間の情報交換はパルス型通信を用い，個々のエージェントの自然各周波数が異なる場合を扱った．3. センサネットワークによる分散型パラメータ推定問題：各センサは未知パラメータに関する計測値を得るが，センサ間で通信を介することで協調してパラメータの真値を推定することを目指す．多次元のシステムを扱うが，DREM (dynamic regressor extension and mixing) アルゴリズムを適用することでスカラ系の推定問題に帰着させることで，レジリエント合意の手法が適用可能となった．前年度より検討している，雑音を含む場合に対するパラメータ推定についても継続して取り組んだ．