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技術 マルチエージェントシステム、タスク割当装置、タスク割当方法及びプログラム

出願人 株式会社東芝東芝インフラシステムズ株式会社
発明者 林久志井梅俊行
出願日 2016年4月11日 (4年7ヶ月経過) 出願番号 2016-078964
公開日 2017年10月19日 (3年1ヶ月経過) 公開番号 2017-191373
状態 特許登録済
技術分野 特定用途計算機
主要キーワード センシング性能 探知信号 ドローン 無人航空機 タスク割当 接続確率 認識確率 他エージェント
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (8)

課題

エージェント間通信不安定化した場合でも、タスク割当を適切に実行できるマルチエージェントシステムを実現すること。

解決手段

本実施形態のマルチエージェントシステムは、タスク割当部と、タスク予測部とを具備する。前記タスク割当部は、タスクの認識結果に基づいて、自他エージェントから前記タスクの割当が可能な第1のエージェントを選定し、前記第1のエージェントとの通信が可能な場合に、前記第1のエージェントに前記タスクの割当を実行する。前記タスク予測部は、前記第1のエージェントとの通信が不可能な場合に、他のエージェントから、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する。

概要

背景

近年、ネットワークを介して複数のエージェント間で相互に通信し、連携して各種のタスク(プロセス)を実行するマルチエージェントシステム活用が注目されている。例えば、複数のドローン(drone:無人航空機)を制御する制御システムにおいて、マルチエージェントシステムを適用して、各ドローンを連携して制御する連携機能を実現できる。

一般的に、エージェントは、状況(環境)をセンシングし、センシング情報に基づいて実行すべきタスクを認識し、自律的な判断によりリソースコンピュータのリソース)を使用して当該タスクを実行する。

ここで、マルチエージェントシステムでは、各エージェント間の通信により、例えば各ドローンを制御するためのタスクを各エージェントに割り当てる(分配する)タスク割当(分配)機能が含まれている。タスク割当機能の実現方法には、各エージェント同士が、ネットワークを介した通信機能を使用して情報交換を実行することにより、適切なエージェントへタスク割当をする方法(契約ネットプロトコル)がある。

概要

各エージェント間の通信が不安定化した場合でも、タスク割当を適切に実行できるマルチエージェントシステムを実現すること。本実施形態のマルチエージェントシステムは、タスク割当部と、タスク予測部とを具備する。前記タスク割当部は、タスクの認識結果に基づいて、自他のエージェントから前記タスクの割当が可能な第1のエージェントを選定し、前記第1のエージェントとの通信が可能な場合に、前記第1のエージェントに前記タスクの割当を実行する。前記タスク予測部は、前記第1のエージェントとの通信が不可能な場合に、他のエージェントから、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する。

目的

効果

実績

技術文献被引用数
1件
牽制数
0件

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請求項1

複数のエージェントネットワークに接続して通信するマルチエージェントシステムにおいて、前記各エージェントは、実行すべきタスクを認識するタスク認識手段と、前記タスク認識手段の認識結果に基づいて、自他のエージェントから前記タスクの割当が可能な第1のエージェントを選定し、前記第1のエージェントとの通信が可能な場合に、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当処理を実行するタスク割当手段と、前記第1のエージェントとの通信が不可能な場合に、他のエージェントから、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する予測手段とを具備するマルチエージェントシステム。

請求項2

前記タスク割当手段は、前記予測手段により前記第2のエージェントを予測できない場合には、前記自他のエージェントから、通信が可能で、前記タスクの割当が可能な第3のエージェントを選定する請求項1に記載のマルチエージェントシステム。

請求項3

前記タスク割当手段は、前記予測手段により前記第2のエージェントを予測された場合には、前記タスクの割当処理を終了する請求項1に記載のマルチエージェントシステム。

請求項4

前記タスク割当手段は、自他の複数のエージェントとの通信により、前記タスクの割当が可能であるか否かの照会に対して応答したエージェントから前記第1のエージェントを選定し、前記照会に対する応答がない場合には、前記タスクの割当処理を終了する請求項1から3のいずれか1項に記載のマルチエージェントシステム。

請求項5

前記予測手段は、エージェント間通信接続確率を含む確率情報に基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項1から4のいずれか1項に記載のマルチエージェントシステム。

請求項6

前記予測手段は、エージェント間の通信速度に基づいて、前記第1のエージェントに対して一定時間内に前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項1から4のいずれか1項に記載のマルチエージェントシステム。

請求項7

前記予測手段は、他エージェントのタスク認識確率を含む確率情報に基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項1から4のいずれか1項に記載のマルチエージェントシステム。

請求項8

前記予測手段は、他エージェントのタスク割当ルールに基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項1から4のいずれか1項に記載のマルチエージェントシステム。

請求項9

前記予測手段は、全エージェント共通のタスク割当ルールに基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項1から4のいずれか1項に記載のマルチエージェントシステム。

請求項10

複数のエージェントがネットワークに接続して通信するマルチエージェントシステムに適用するタスク割当装置であって、前記タスク割当装置は、1つのエージェントまたは複数のエージェントの全てに設けられており、実行すべきタスクを認識するタスク認識手段と、前記タスク認識手段の認識結果に基づいて、自他のエージェントから前記タスクの割当が可能な第1のエージェントを選定し、前記第1のエージェントとの通信が可能な場合に、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当処理を実行するタスク割当手段と、前記第1のエージェントとの通信が不可能な場合に、他のエージェントから、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する予測手段とを具備するタスク割当装置。

請求項11

前記タスク割当手段は、前記予測手段により前記第2のエージェントを予測できない場合には、前記自他のエージェントから、通信が可能で、前記タスクの割当が可能な第3のエージェントを選定する請求項10に記載のタスク割当装置。

請求項12

前記タスク割当手段は、前記予測手段により前記第2のエージェントを予測された場合には、前記タスクの割当処理を終了する請求項10に記載のタスク割当装置。

請求項13

前記予測手段は、エージェント間の通信接続確率を含む確率情報に基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項10から12のいずれか1項に記載のタスク割当装置。

請求項14

前記予測手段は、エージェント間の通信速度に基づいて、前記第1のエージェントに対して一定時間内に前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項10から12のいずれか1項に記載のタスク割当装置。

請求項15

前記予測手段は、他エージェントのタスク認識確率を含む確率情報に基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項10から12のいずれか1項に記載のタスク割当装置。

請求項16

前記予測手段は、他エージェントのタスク割当ルールに基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項10から12のいずれか1項に記載のタスク割当装置。

請求項17

前記予測手段は、全エージェント共通のタスク割当ルールに基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項10から12のいずれか1項に記載のタスク割当装置。

請求項18

前記予測手段は、エージェント間の通信接続確率を含む確率情報に基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項10から12のいずれか1項に記載のタスク割当装置。

請求項19

複数のエージェントがネットワークに接続して通信するマルチエージェントシステムに適用するタスク割当方法であって、実行すべきタスクを認識する処理と、前記タスクの認識結果に基づいて、自他のエージェントから前記タスクの割当が可能な第1のエージェントを選定する処理と、前記第1のエージェントとの通信が可能な場合に、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当処理を実行する処理と、前記第1のエージェントとの通信が不可能な場合に、他のエージェントから、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する処理とを具備するタスク割当方法。

請求項20

前記予測する処理により前記第2のエージェントを予測できない場合には、前記自他のエージェントから、通信が可能で、前記タスクの割当が可能な第3のエージェントを選定する処理を含む請求項19に記載のタスク割当方法。

請求項21

前記予測する処理により前記第2のエージェントを予測された場合には、前記タスクの割当処理を終了する請求項19に記載のタスク割当方法。

請求項22

前記予測する処理により、エージェント間の通信接続確率を含む確率情報に基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項19から21のいずれか1項に記載のタスク割当方法。

請求項23

前記予測する処理により、エージェント間の通信速度に基づいて、前記第1のエージェントに対して一定時間内に前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項19から21のいずれか1項に記載のタスク割当方法。

請求項24

前記予測する処理により、他エージェントのタスク認識確率を含む確率情報に基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項19から21のいずれか1項に記載のタスク割当方法。

請求項25

前記予測する処理により、他エージェントのタスク割当ルールに基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項19から21のいずれか1項に記載のタスク割当方法。

請求項26

前記予測する処理により、全エージェント共通のタスク割当ルールに基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項19から21のいずれか1項に記載のタスク割当方法。

請求項27

複数のエージェントがネットワークに接続して通信するマルチエージェントシステムに適用し、前記複数のエージェントを組み込むコンピュータにおいて、実行すべきタスクを認識する処理と、前記タスクの認識結果に基づいて、自他のエージェントから前記タスクの割当が可能な第1のエージェントを選定する処理と、前記第1のエージェントとの通信が可能な場合に、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当処理を実行する処理と、前記第1のエージェントとの通信が不可能な場合に、他のエージェントから、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する処理とを有する手順を前記コンピュータに実行させるプログラム

請求項28

前記予測する処理により前記第2のエージェントを予測できない場合には、前記自他のエージェントから、通信が可能で、前記タスクの割当が可能な第3のエージェントを選定する処理を含む請求項27に記載のプログラム。

請求項29

前記予測する処理により前記第2のエージェントを予測された場合には、前記タスクの割当処理を終了する請求項27に記載のプログラム。

請求項30

前記予測する処理により、エージェント間の通信接続確率を含む確率情報に基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項27から29のいずれか1項に記載のプログラム。

請求項31

前記予測する処理により、エージェント間の通信速度に基づいて、前記第1のエージェントに対して一定時間内に前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項27から29のいずれか1項に記載のプログラム。

請求項32

前記予測する処理により、他エージェントのタスク認識確率を含む確率情報に基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項27から29のいずれか1項に記載のプログラム。

請求項33

前記予測する処理により、他エージェントのタスク割当ルールに基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項27から29のいずれか1項に記載のプログラム。

請求項34

前記予測する処理により、全エージェント共通のタスク割当ルールに基づいて、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する請求項27から29のいずれか1項に記載のプログラム。

技術分野

0001

本発明の実施形態は、マルチエージェントシステム、当該システムに適用するタスク割当装置タスク割当方法及びプログラムに関する。

背景技術

0002

近年、ネットワークを介して複数のエージェント間で相互に通信し、連携して各種のタスク(プロセス)を実行するマルチエージェントシステムの活用が注目されている。例えば、複数のドローン(drone:無人航空機)を制御する制御システムにおいて、マルチエージェントシステムを適用して、各ドローンを連携して制御する連携機能を実現できる。

0003

一般的に、エージェントは、状況(環境)をセンシングし、センシング情報に基づいて実行すべきタスクを認識し、自律的な判断によりリソースコンピュータのリソース)を使用して当該タスクを実行する。

0004

ここで、マルチエージェントシステムでは、各エージェント間の通信により、例えば各ドローンを制御するためのタスクを各エージェントに割り当てる(分配する)タスク割当(分配)機能が含まれている。タスク割当機能の実現方法には、各エージェント同士が、ネットワークを介した通信機能を使用して情報交換を実行することにより、適切なエージェントへタスク割当をする方法(契約ネットプロトコル)がある。

先行技術

0005

特開2007−52683号公報
特開2002−228396号公報
国際公開WO2006/118193号公報
特開2009−55401号公報

発明が解決しようとする課題

0006

マルチエージェントシステムでは、各エージェント間の通信により、タスク割当機能が実現されている。各エージェント間の通信が不安定化した場合には、一時的に通信ができない状態や、通信に要する時間が増大して通信効率が低下する状態が発生することがある。

0007

このような場合、1つのタスクに複数のエージェントが重複して担当する事態や、当該タスクを担当するエージェントを特定できない事態など、タスク割当(タスク分配)が実行できない、又は、一定時間(有効時間)内に実行できない可能性がある。

0008

そこで、各エージェント間の通信が不安定化した場合でも、タスク割当を適切に実行できるマルチエージェントシステムを実現するという課題がある。

課題を解決するための手段

0009

本実施形態は、複数のエージェントがネットワークに接続して通信するマルチエージェントシステムにおいて、前記各エージェントは、タスク認識手段と、タスク割当手段と、予測手段とを具備する。前記タスク認識手段は、実行すべきタスクを認識する。前記タスク割当手段は、前記タスク認識手段の認識結果に基づいて、自他のエージェントから前記タスクの割当が可能な第1のエージェントを選定し、前記第1のエージェントとの通信が可能な場合に、前記第1のエージェントに前記タスクの割当を実行する。前記予測手段は、前記第1のエージェントとの通信が不可能な場合に、他のエージェントから、前記第1のエージェントに対して前記タスクの割当を行う可能性が高い第2のエージェントを予測する。

図面の簡単な説明

0010

実施形態に関するマルチエージェントシステムの構成を説明するためのブロック図。
実施形態に関するマルチエージェントシステムの動作を説明するためのフローチャート
実施形態に関するネットワークマップ情報の一例を示す図。
実施形態に関する他エージェントタスク認識性能情報の一例を示す図。
実施形態に関する他エージェントタスク割当ルールの一例を示す図。
実施形態に関するタスク割当処理の一例を説明するための模式図。
実施形態に関するタスク割当処理の一例を説明するための模式図。

実施例

0011

下図面を参照して、実施形態を説明する。
[システムの構成]
図1は、本実施形態に関するマルチエージェントシステムの構成を示す図である。本システムは、ネットワーク2に接続された複数のコンピュータ1-1〜1-Nにおいて、各エージェント10-1〜10-Nが相互に通信し、後述するタスク割当(タスク分配)機能を含む構成である。

0012

本実施形態に関するマルチエージェントシステムは、例えば、複数のドローンを制御する制御システムに適用され、各エージェント10-1〜10-Nがそれぞれ、各ドローンを連携して制御する。なお、エージェント10-1〜10-Nは、便宜的にエージェントA,B,C,D等のように表記する場合がある。即ち、エージェント10-1がエージェントA(親エージェント)に相当する場合、他の複数のエージェント(他エージェント)10-NがエージェントB,C,D等に相当する。

0013

本実施形態では、図1に示すように、エージェント10-1〜10-Nは、基本的に同一の内部構成を有する。以下、エージェント10-1を代表として内部構成を説明し、他のエージェントの内部構成の説明を省略する。

0014

エージェント10-1は、各機能11〜14,17を実現するソフトウェアモジュール及びデータベース(情報)15,16,18〜20を有する構成である。エージェント10-1は、タスク割当部11、タスク認識部12、センシング部13、タスク実行部14及び他エージェントタスク割当予測部(以下、タスク割当予測部と表記する)17を有する。

0015

タスク割当部11は、実行すべきタスク(便宜的にタスクXとする)を、タスク割当ルールデータベース(以下、データベースをDBと表記する)15及び他エージェントタスク割当DB16を参照し、他エージェント10-Nに対するタスクXを割り当てる(分配する)タスク割当処理を実行する。

0016

タスク割当ルールDB15は、エージェント10-1(エージェントA)がタスク割当処理を実行する際のタスク割当ルール(図5に記載のいずれかのタスク割当ルール)を示す情報である。また、他エージェントタスク割当DB16は、いわゆる契約ネットプロトコルに基づいてタスク割当処理を行う際の履歴情報である。この履歴情報は、通信により他エージェントと情報交換を行った際のタスク割当処理に関する情報である。

0017

タスク認識部12は、センシング部13のセンシング情報に基づいて、実行すべきタスクXを認識し、タスク割当部11に通知する。センシング部13は、マルチエージェントシステムが適用される、例えば、複数のドローンを連携して制御する際の状況(環境)をセンシング(検出)する。具体例としては、センシング部13は、例えば、レーダ30-1と通信し、レーダ30-1からの探知信号に応じて所定の検出処理(例えば、複数のドローンの位置等の飛行状況)を実行する。タスク認識部12は、センシング情報に基づいて、例えば指定のドローンを制御するためのタスクXを認識する。

0018

タスク実行部14は、タスク割当部11により割り当てられるタスクを実行する。ここで、エージェント10-1(エージェントA)は、タスク割当部11により、エージェントAに割り当てたタスク、又は、他エージェント10-Nから割り当てられるタスクを実行する。具体例としては、タスク実行部14は、ドローン制御システムにおいて、各ドローンを制御するコントローラ31-1と通信し、割り当てられたタスク(例えば制御プロセス)を当該コントローラ31-1に実行させる。なお、コントローラ31-1は、制御対象機器アクチュエータでもよい。

0019

タスク割当予測部17は、タスク割当部11と連携し、他エージェント10-Nから、該当するエージェント(ここではB)に対してタスクXを割り当てる可能性のあるエージェントを予測する。エージェントBは、タスク割当部11の通常のタスク割当処理によりタスクXが割り当てられたエージェントであり、その後にエージェントAとの通信ができない状態である。

0020

タスク割当予測部17は、後述するように、ネットワークマップDB18、他エージェントタスク認識性能DB19、及び他エージェントタスク割当ルールDB20を参照し、予測処理を実行する。なお、各エージェント10-1〜10-Nはそれぞれ、タスク割当ルールDB15のタスク割当ルールが同一内容であれば、他エージェントタスク割当ルールDB20を共有する必要はない。
[タスク割当処理]
図2は、本実施形態のタスク割当処理を説明するためのフローチャートである。図2のフローチャートを参照して、本実施形態のタスク割当処理を説明する。

0021

本実施形態では、便宜的に、エージェント10-1をエージェントAとし、他エージェント10-NをエージェントB,C,D等とする。エージェントAは、他エージェントB,C,D等に対してタスク割当を行う親エージェントとする。

0022

図2に示すように、エージェントAにおいて、タスク認識部12は、センシング部13のセンシング情報に基づいて、タスクXの実行必要性(換言すれば実行すべきタスクX)を認識する(ステップS1)。具体的には、センシング情報は、例えば、レーダ30-1からの探知信号に応じて検出される複数のドローンの位置等の飛行状況を示す情報である。

0023

タスク割当部11は、他エージェントタスク割当DB16を参照し、他エージェントB,C,D等の中で、既にタスクXの割当処理を開始していることを認識すると、当該タスク割当処理を終了する(ステップS2のYES)。ここで、エージェントAは、エージェント間の通信での情報交換により、他エージェントB,C,D等がタスク割当処理を実行した場合の履歴情報を、他エージェントタスク割当DB16として保持している。即ち、当該履歴情報は、いわゆる契約ネットプロトコルに基づいてタスク割当処理を行う際の情報である。

0024

タスク割当部11は、他エージェントによりタスクXの割当処理が開始されていない場合(ステップS2のNO)、エージェント間の通信により、他エージェントB,C,D等に対してタスクXの担当可能性(換言すれば、タスクXの実行可能性)を問い合わせる(ステップS3)。この問い合わせ(照会)に対して、いずれのエージェントからも応答がない場合(ステップS4のNO)、タスク割当部11は、他エージェントB,C,D等に対するタスク割当処理を終了すると共に、例えば、当該タスクXを自身のタスク実行部14により実行する。なお、タスク割当部11は、自身のタスク実行部14により実行する以外の他の処理を実行してもよい。

0025

一方、問い合わせに対して、一定時間(有効時間)内に応答した他エージェントがある場合(ステップS4のYES)、タスク割当部11は、タスク割当ルールDB15を参照し、予め設定したタスク割当ルールに基づいて、割当対象として最適であると判定したエージェントBを選択する(ステップS5)。具体例としては、図5に示すようなタスク割当ルールである。

0026

タスク割当部11は、選択したエージェントBとの間で一定時間内での通信が可能、即ち、通信が維持できている場合(ステップS6のYES)、当該エージェントBに対してタスクXの割当通知を行う(ステップS7)。これにより、エージェントBは、エージェントAから割り当てられたタスクXをタスク実行部14により実行する。具体例としては、エージェントBは、例えば、ドローンを制御するコントローラ31-Nと通信し、割り当てられたタスク(例えば制御プロセス)Xを実行させる。

0027

ここで、タスク割当部11は、選択したエージェントBとの間で一定時間内での通信が不可、即ち、通信が不安定な場合(ステップS6のNO)、タスク割当予測部17と連携する。タスク割当予測部17は、ネットワークマップDB18、他エージェントタスク認識性能DB19、及び他エージェントタスク割当ルールDB20を参照し、他エージェントがエージェントBに対してタスクXを割り当てるか否かを予測する予測処理を実行する(ステップS8)。

0028

具体的には、タスク割当予測部17は、ネットワークマップ情報、他エージェントタスク認識性能情報、及び他エージェントタスク割当ルールに基づいて、各条件の確率の乗算結果と基準値を比較し、基準値を超えているエージェントCがエージェントBに対してタスクXを割り当てる可能性が高いと予測する。要するに、タスク割当予測部17は、タスクを割り当てる可能性を示す確率情報に基づいて、エージェントCがエージェントBに対してタスクXを割り当てる可能性が高いと予測する。

0029

ここで、ネットワークマップDB18は、図3に示すようなネットワークマップ情報を含み、具体的には各アーク(エージェント間の通信接続)の通信状態の情報である。特に、接続確率は、エージェント間の通信が無線通信の場合に変動が大きい。このネットワークマップ情報は、定期的にエージェント間の情報交換により取得される。他エージェントタスク認識性能DB19は、図4に示すような他エージェントタスク認識性能情報を含む。この情報は、センシング性能に依存する情報であり、例えば、レーダ30-Nの設置位置や探知距離などに基づいている。他エージェントタスク割当ルールDB20は、図5に示すようなタスク割当ルールを含む。なお、各エージェントのタスク割当ルールDB15のタスク割当ルールが同一内容であれば、他エージェントタスク割当ルールDB20を共有する必要はない。

0030

図2に戻って、タスク割当予測部17は、エージェントCが一定時間内にエージェントBと通信して、エージェントBにタスクXを割り当てる可能性が高いと予測した場合(ステップS9のYES)には、タスク割当部11に通知する。これにより、タスク割当部11は、当該タスク割当処理を終了する。

0031

タスク割当部11は、タスク割当予測部17によりエージェントBにタスクXを割り当てる可能性が高いエージェントを予測できない場合(ステップS9のNO)には、再度、エージェントB以外で、一定時間内に通信可能な他エージェントを選定する。即ち、タスク割当部11は、タスク割当ルールDB15を参照し、予め設定したタスク割当ルールに基づいて、割当対象として最適であると判定したエージェントDを選択する(ステップS10)。

0032

タスク割当部11は、選択したエージェントDとの間で一定時間内での通信が可能、即ち、通信が維持できている場合には、当該エージェントDに対してタスクXの割当通知を行う(ステップS11)。これにより、エージェントDは、エージェントAから割り当てられたタスクXをタスク実行部14により実行する。

0033

以上のような本実施形態のタスク割当処理について、図6及び図7の模式図を参照して作用効果を説明する。

0034

先ず、エージェントAは、タスクXの割当対象としてエージェントBを選択した後に、エージェントA,B間で通信が可能であれば、エージェントBにタスクXの割当処理を実行して終了する。ここで、図6に示すように、エージェントA,B間で通信ができない状態(60)が発生すると、タスク割当予測部17により、エージェントCが一定時間(有効時間)内にエージェントBと通信し(61)、タスクXを割り当てる可能性が高いと予測した場合、タスク割当部11は何も実行せずに終了となる。ここで、エージェントAは、予測されたエージェントCとは通信できない状態である。

0035

即ち、エージェントA,B間の通信が不安定な場合に、エージェントAは、エージェントBにタスクXを割り当てる可能性が高いエージェントCを予測した場合、タスク割当部11は何も実行せずに終了となる。

0036

従って、同じタスクXを複数のエージェントが重複して担当して、コンピュータのリソースが無駄になるような事態を回避できる。また、同じタスクXを複数のエージェントが重複して担当すると、各エージェントは他のタスク実行にリソースを配分することができなくなる事態となるが、このような事態を回避できる。これにより、各エージェント間の通信が不安定化した場合でも、タスク割当(タスク分配)を適切に実行できる。

0037

さらに、図7に示すように、エージェントB,C間で通信ができない状態(62)で、一定時間内にエージェントBにタスクXを割り当てる可能性が高いエージェントCを予測できない場合、タスク割当部11は、再度、タスクXの割当対象としてエージェントDを選択する処理を実行する。エージェントAは、エージェントA,D間で一定時間(有効時間)内での通信が可能であれば、エージェントDにタスクXの割当処理を実行して終了する。従って、各エージェント間の通信が不安定化した状態が発生している場合でも、タスクXを担当可能なエージェントを特定できない事態を回避できる。

0038

なお、本実施形態では、タスク割当予測部17及び各DB18−20は、各エージェントに設けられている構成について説明したが、エージェントAのみに設けられている構成でもよい。

0039

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

0040

1-1〜1-N…コンピュータ、2…ネットワーク、10-1〜10-N…エージェント、
11…タスク割当部、12…タスク認識部、13…センシング部、
14…タスク実行部、15…タスク割当ルールデータベース(DB)、
16…他エージェントタスク割当DB、17…他エージェントタスク割当予測部、
18…ネットワークマップDB、19…他エージェントタスク認識性能DB、
20…他エージェントタスク割当ルールDB、30-1〜30-N…レーダ、
31-1〜31-N…コントローラ。

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