分散人工知能における自己組織化戦略のメタレベルでの分割記述方式の研究

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本研究は分散人工知能の実現に必要なエージェント間の協調アルゴリズムを問題記述から分割して記述する枠組を提案するものであった.分散探索問題の代表的例題である巡回セールスマン問題の並列解法アルゴリズムを対象に,その計画時に挙げていたCLOS(Common Lisp Object System)MOP(Meta Object Protocol)を用いて分割記述方法を検討したところ,その方針を決定することができ,シミュレータ上でのプログラミングにより,その妥当性を検証することができた.ネットワークシミュレータ上に行ったこの実装により,(1)プログラミングが問題によらない部分が大きな通信戦略を実現するプログラミングの作成と,個々の問題に依存した解法アルゴリズムの記述という2段階の処理に分割できること,(2)これによりプログラミング時の記述複雑度を減少させることができること,を確かめることができた.この分割記述方針およびこれより得られた成果に関しては平成7年3月の電子情報通信学会全国大会にて発表する.現在実装された分割記述方針で記述可能な通信戦略は1変数の更新履歴を基にしたものに限定されるが,この問題についてはより一般的なメタ計算を可能にする枠組の導入の検討が進んでおり,ほぼ方針を固めることができた.この,より一般的な通信戦略の記述を可能にする拡張を施した分割記述法は平成7年度中の研究会にて報告する予定である.