エージェント指向グリッドコンピューティング(MAO-Grid)の提案とDS-GAの適用によるロードバランシングの最適化(進化的計算, <特集>第11回MPSシンポジウム: 複雑系の科学とその応用)
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概要
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本論文では, ネットワークに接続された多数のパーソナル・コンピュータ(PC)が, 互いの余剰計算機資源を相互利用する分散処理システムの設計モデルの1つとして, 分割されたタスクを自律的なエージェントとするエージェント指向グリッドコンピューティング(MAO-Grid)を提案する.また, MAO-Gridにおいてタスク処理量を最大化するロードバランシングを獲得するエージェント学習手法として, マルチエージェントシステムにおいて有効な動的離隔型GA (DS-GA)を用いる.MAO-GridにDS-GAを適用した実験から, 計算機資源やネットワーク資源が動的に変化する環境において, システム全体のタスク処理量を最大化にするロードバランシングを獲得した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-02-15
著者
-
松井 博和
三重大学大学院工学研究科
-
片井 修
京都大学大学院情報学研究科
-
松井 博和
三重大学工学部
-
下原 勝憲
ATRネットワーク情報学研究所
-
下原 勝憲
ATR人間情報科学研究所
-
中山 功一
Nictユニバーサルメディア研究センターatr認知情報科学研究所
-
中山 功一
Atrネットワーク情報学研究所
-
下原 勝憲
同志社大学理工学部情報システムデザイン学科
-
下原 勝憲
Atr人間情報通信研究所
-
下原 勝憲
Nttヒューマンインフェース研究所映像処理研究部:atr人間情報通信研究所進化システム研究室
-
下原 勝憲
Ntt
-
片井 修
京都大学大学院 情報学研究科
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