2005年度 卒業研究論文

近年，情報通信技術が急速に発展するのに伴い，大規模かつ複雑になりつつなる ネットワーク上での作業を効率よく遂行できる技術として，モバイルエージェント が注目されている．その中で，複数のエージェントが並列的に稼動するシステム をマルチエージェントシステムと呼ぶ．

マルチエージェントシステムでは，ノード内で複数のエージェントが活動する場 合，一般にノードのCPU 資源は全エージェント間で共有されるため，ノード内の エージェント数が増加すると，それぞれの処理完了までに要する時間が大きくなる．

情報検索などのような時間制約のあるアプリケーションでは，制限時間内に可能 な限り多くのノードで処理を完了することが重要である．本研究室では， 時間制約を考慮した上で，エージェントの移動と実行に伴う処理完了エージェン ト数の増減を予測し，効率的な制御を実現する方式を提案している．しかし， その移動実行制御方式は，各エージェントのワークデマンドが均質な場合しか考 慮していない．

そこで本稿では，時間制約下でかつワークデマンドが不均質な環境におけるエー ジェント制御方式を提案する．複数のエージェントが同じノードに存在する際， 注目するエージェントが他のエージェントから影響を受けることにより，処理完 了に要する時間が長くなり，処理完了確率も変化する．各エージェントの ワークデマンドが不均質な場合，それらのエージェントからの影響による処理完 了確率の変化も異なる．提案方式ではこのような影響をワークデマンド別に 考慮して各エージェントの処理完了確率を導出し，予測処理完了エージェント数 が増加する場合のみエージェントの移動と実行を開始する． これにより，異なるワークデマンドのエージェント間にも公平性を保持し，全体 の処理完了ノード数を増加することができる．

最後に，シミュレーションによる性能評価により，既存の移動制御方式と比較 し，提案方式の有効性を確認した．