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ホーム交互方向乗数法を用いた分散スケジューリング
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクスものづくり・製造技術
学科の分類
情報科学部情報システム学科

交互方向乗数法を用いた分散スケジューリング

情報科学部

情報システム学科

インテリジェントシステム研究室

宮本俊幸 教授

マルチエージェント生産スケジューリング最適化

スケジューリング問題をマルチエージェント系での合意問題として捉えることによって,交互方向乗数法を用いた分散スケジューリングによって解く方法を開発した。

概要

マルチエージェント系において,エージェントによる最適化とエージェント間の通信を繰り返す事によって,最適化を行う手法を分散最適化という。

本研究では,スケジューリング問題を分散最適化問題として捉え,交互方向乗数法(ADMM: alternating direction method of multipliers)を用いた解法を提案した。

右図の実行例では,10機械,10ジョブのスケジューリング問題を解いている。機械毎にエージェントが存在し,それぞれのスケジュール(図では横一列がそのエージェントが作成するスケジュールを表す)を作成している。繰り返し回数(図中のkの値)が増えるにしたがって,実行可能なスケジュールが形成されている。

論文

「分散スケジューリング問題に対する合意に基づく解法」(2021)宮本俊幸『システム制御情報学会論文誌』34(2)p.58-67.

研究者INFO: 情報科学部 情報システム学科 インテリジェントシステム研究室 宮本俊幸 教授

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西堀 泰英

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近藤 隆路

メカナムホイールとクローラの性能を併せ持つ全方向移動機構メカナムクローラの提案

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+1
河北 真宏

光線空間情報の撮影と裸眼3D映像表示

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+1
酒澤 茂之

学習済みディープニューラルネットワークモデルの権利保護に関する研究

学習済みディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの権利保護のために、電子透かしをモデル内へ埋め込む技術が注目されている。本研究では、画像分類型DNNモデルを対象とし、その内部パラメータは観測できず、入力画像と出力ラベル値のみが観測できる場合でも、そのDNNモデルを学習させた著作権者の情報を視覚的に取り出すことを実現する。

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