主催・企画

計測自動制御学会 制御部門 事業委員会

計測自動制御学会 制御部門 SICEネットワーク上の制御と信号処理調査研究会

日時

3月10日(木) 9:00~15:40

場所

第B室

参加方法

本ワークショップは,第3回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウムにて開催されます.制御部門マルチシンポジウム参加者のみ聴講いただけます.(聴講費は無料です.)

講師

永原正章(京都大学),石井秀明(東京工業大学),林直樹(大阪大学),桜間一徳(鳥取大学),東俊一(京都大学),畑中健志(東京工業大学)

概要

計算機の小型化・高速化と無線通信の高信頼化により,制御システムをネットワーク化して分散的に制御するようなシステムが近年特に重要性を増している.例えば,センサネットワークやスマートグリッド,IoT (Internet of Things), CPS (Cyber-Physical Systems) などがその例として挙げられる.それらをうまく操るためには,制御理論の観点からネットワークの構造を考慮したアプローチが有効である.
このような制御理論は「マルチエージェントシステムの制御」として,最近,制御工学の分野で盛んに研究されている最先端の課題であり,SICEマルチシンポジウムでも多くの研究発表がある.しかし,その研究をはじめるための基礎知識の習得は,現時点では独学に頼らざるを得ない.
本ワークショップでは,この分野で国際的に活躍している5名の研究者によるリレー講義を行う.大学院学生や若手研究者,企業の技術者を対象に,初めてマルチエージェントシステムの制御を学ぶ人が研究レベルまで進むための道筋を示し,基本的な概念や数式の意味をわかりやすく解説する.前提となる知識は,大学学部レベルの線形代数,微積分,古典・現代制御論である.マルチエージェントシステムの制御に関する研究のスタートラインに受講者を導くことが本セミナーの目標である.

プログラム

9:00-9:20 ネットワーク上の制御と信号処理

永原正章(京都大学)

「計測自動制御学会ネットワーク上の制御と信号処理調査研究会」の紹介と本ワークショップの概要について説明する.

9:20-10:20 「マルチエージェントシステムの制御」概論

石井秀明(東京工業大学)

本講演では,マルチエージェントシステムの総論を提供する.まず,マルチエージェントシステムのさまざまな応用例,例えば自律移動型ビークル群やセンサネットワークなどを紹介し,こうしたシステムが持つ特徴や課題を考える.電力システムや複雑ネットワーク科学等の分野との関連についても触れる.また,エージェント間の情報交換や相互作用と,その結果として得られるネットワーク構造をモデル化するためにはグラフが有効である.マルチエージェントシステムをより一般的に扱うことのできるグラフによるモデル化について説明する.

10:40-11:40 線形代数とグラフ理論

林直樹(大阪大学)

マルチエージェントシステムの協調制御では,エージェント間でどのように情報を共有すべきかについて考えることが重要である.本講演では,エージェント間の「つながり方」を数学的に扱う上で必要となる線形代数とグラフ理論について紹介する.

11:40-12:40 合意制御

桜間一徳(鳥取大学)

本講演では,マルチエージェントシステムの合意制御について概説する.合意とは,エージェントがネットワーク上で情報を交換しながら状態変数を漸近的に一致させることである.ネットワーク上で得られる情報のみを用いた制御器を分散制御器とよぶ.ここでは,線形な分散制御器を用いた場合に合意が達成されるための条件を,ネットワーク構造を表すグラフによって特徴付ける.ただし,グラフの頂点はエージェントを辺は情報交換経路を表す.これによって,合意制御による収束条件をグラフにおける概念と関連づける.

13:40-14:40 被覆制御

東俊一(京都大学)

空間上にエージェントを指定された分布で配置する制御のことを被覆制御という.本講演では,まず,被覆制御問題の定式化を紹介する.つぎに,問題を解くにあたって重要な概念となるボロノイ図と勾配系を説明し,被覆制御を実現する方法を示す.

14:40-15:40 分散最適化

畑中健志(東京工業大学)

分散最適化とは,ある最適化問題における制約条件と評価関数に関する情報の一部だけを知る複数のエージェントが,近傍との情報交換を通じて,その状態を最適解へと収束させることを目指す最適化法であり,マルチエージェントシステムの制御の枠組みで定式化することができる.本講演では,このようなマルチエージェントシステムを用いた分散最適化についてわかりやすく解説する.具体的には,劣勾配法について述べた後,代表的な分散最適化手法である双対分解法および合意制御にもとづく方法を紹介する.