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

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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。