Studies on Multipurpose Distributed Constraint Optimization Problems under Dynamic Stochastic Environments with Disaster Relief Simulations

动态随机环境下多用途分布式约束优化问题与救灾模拟研究

• 批准号: 21K12039
• 负责人: 岩田 員典
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Aichi University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K12039/
• 关键词: 災害救助シミュレーション; 分散制約最適化問題; RoboCupRescue Simulation; マルチエージェントシステム; 動的確率的環境

分散制約最適化問題を RoboCupRescue Simulation に適用する際に問題となる通信回数の制限を緩和するライブラリの更新を行った。また、そのライブラリのログデータをより詳細に取得できるようにもしている。分散制約最適化問題の適用においては Layerd DCOP を対象とした。ただし、Layerd DCOP そのままでは RoboCupResuce においては「市民を掘り起こす」→「掘り起こされた市民を搬送する」といった順序関係や、市民が死亡するまでに救助を完了しなければならないという時間的な制約をうまく表現できないという問題があった。そこで、順序制約と時間制約を考慮した L-DCOP エージェントを提案した。このアルゴリズムでは順序制約を階層として表現し、階層ごとにタスク割り当てをすることで優先順位や時間的な制約を解決することを目指している。この提案アルゴリズムを実装し、問題なく動作することが確認できた。しかし、時間制約を設けたことで、移動に費やす時間が長い環境においてはタスク完了率が低いという新たな問題が明らかになった。その原因はエージェントが移動にかかると見積もる時間と実際にかかる時間の差にあると考えられた。そのため、移動時間の推定を改良を目差した。この改良によりタスク完了率は69%から75%へと6ポイント上昇した。ただし、移動時間の見積は環境（地図とその災害状況）に影響を受けるため、過去に研究した地図の分析手法などと併せて更に改良をしていく予定である。

The decentralized constraint optimization problem is a RoboCupRescue Simulation problem that is applicable to the international problem and the number of communication times is limited and is mitigated by the problem.また、そのライブラリのログデータをよりDetailsにGet できるようにもしている. The application of decentralized constraint optimization problem is applicable to Layerd DCOP.ただし、Layerd DCOP そのままでは RoboCupResuceにおいては「Citizen をdig up こす」→「dig りrise こされたcitizen をTransport する」といったSequence relationship や、Citizen が deathするまでに Rescue をFinished しなければならないというTime's な constraint をうまく performance できないというquestion があった.そこで、Sequence constraints and time constraints をConsiderationした L-DCOP エージェントをProposal した.このアルゴリズムでは sequence constraint をstratum としてexpressionし、stratum ごとにタスクcutりWhen the priority is given to the time constraints, the problem is solved by the problem.このproposalアルゴリズムを実装し、questionなくactionすることがconfirmationできた.しかし、Time constraint けたことで、Moving cost やす time がlong いenvironmentおいてはタスク Finished rate がlow いという新たなquestion が明らかになった.そのreason はエージェントがmovable にかかると见 accumulate もるTime と実 occurred にかかるTime の difference にあると考えられた.そのため、Movement time estimationをimproved eye differenceした. The completion rate of この IMPROVED によりタスク is 69% and 75% へと6ポイントRISING した.ただし、Moving time is affected by the environment (disaster situation in the area) けるため、 In the past, we have studied and analyzed the analysis techniques of ground truth, and we have updated them and improved them.

项目成果

RRSのためのDCOP疑似通信モジュールの開発と Binary Max-Sum の改善について

RRS的DCOP伪通信模块的开发及Binary Max-Sum的改进

• 发表时间: 2021
• 作者: 酒井 淑成;岡戸 優樹;宮本 侑季;日下 大舜;内種 岳詞;岩田 員典;伊藤 暢浩
• 通讯作者: 伊藤 暢浩

RRSのタスク割当問題に対するLayered DCOPの適用

分层DCOP在RRS任务分配问题中的应用

• 发表时间: 2022
• 作者: 酒井 淑成;坂本 優介;鈴木 宏哉;内種 岳詞;岩田 員典;伊藤 暢浩
• 通讯作者: 伊藤 暢浩

RRSにおけるBinary Max-Sum_ADVPの通信量の削減と値決定順の変更

减少RRS中Binary Max-Sum_ADVP的通信量并改变取值顺序

• 发表时间: 2022
• 作者: 岡戸優樹;内種岳詞;岩田員典;伊藤暢浩
• 通讯作者: 伊藤暢浩

Implementation of Pseudo-Communication Module for DCOP Algorithms on RRS and Improvement of Binary Max-Sum

RRS上DCOP算法伪通信模块的实现及二进制最大和的改进

• 发表时间: 2022
• 作者: Suzuki Hiroya;Okado Yuki;Sakai Toshinari;Miyamoto Yuki;Kusaka Taishun;Uchitane Takeshi;Iwata Kazunori;Ito Nobuhiro
• 通讯作者: Ito Nobuhiro

RCAP2021におけるRRS AWSの評価

RRS AWS 在 RCAP2021 中的评估

• 发表时间: 2021
• 作者: 上原 温揮;長谷川 滉;伊藤 暢浩;内種 岳詞;岩田 員典
• 通讯作者: 岩田 員典