動的ネットワークにおける生態系パラダイムに基づくモバイルエージェント数制御(エージェント・学習)
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概要
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近年,分散システムの効果的な実現法として,モバイルエージェントを利用した設計法への期待が高まっている.モバイルエージェントを利用した分散システムでは,ネットワーク中のエージェント数が多いほど処理に要する時間が減少するが,システムの負荷は増加する.従って,ネットワーク中のエージェント数をネットワークの規模に対して適切に設定することが重要である.本研究では,動的に変化するネットワークにおいて,エージェント数をノード数の一定割合に保つ問題について考察し,生態系パラダイムに基づいた手法を提案する.また,提案手法がエージェント数をノード数に対して所定の比に保つことをシミュレーションによって示す.
- 2004-12-20
著者
-
泉 泰介
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
増澤 利光
大阪大学大学院情報科学研究科
-
大下 福仁
大阪大学大学院情報科学研究科
-
泉 泰介
大阪大学大学院情報科学研究科
-
鈴木 朋子
大阪大学大学院情報科学研究科
-
大下 福仁
大阪大学大学院基礎工学研究科情報数理系
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