JP4456170B2 - ネットワーク処理に関する改善 - Google Patents
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Description
分散システムを考える1つの方法は、分散システムを、ネットワークによって接続され、統合及び意思決定のためのアルゴリズムを実行するプロセッサの集合として見ることである。その結果、設計の決定は(原則的に)簡単であり、アルゴリズムによって求められる処理を提供することと、情報源及び消費者の予想される分散に対処するためにネットワークを設計することとに関するものとなる。
ネットワーク上計算:ノードが固定サイズSOのデータパケットを生じさせる速度ROを定める。次に、単位時間ごとに生じるデータの総量はN2ROの大きさであり、ここではNは該システム中のエージェント数であり、帯域幅消費はN2ROSOである(図1(a)を参照)。
RISI<<NROSO
のときにネットワーク内解決策のほうがリソース使用量が低い。さらに、ネットワーク内解決策は、(ネットワーク内解決策がデータの正確な要約を送信する場合に)ネットワーク解決策が情報を失わずに送信できる速度を、制御することができ、ネットワーク解決策に、EMCON要件に適合するためにネットワーク解決策の放出を制御する能力を与える。
ネットワーク上計算:単一のノードがすべての他のノードから情報を受信する必要がある場合、メッセージごとに使用される総ネットワークリソースは、各メッセージの経路長、例えばNαに比例し、ここではαは、Nによって区切られ、α<1の値である。その結果、活用される総ネットワークリソースはNα+1ROSOである。
RISI/ROSO
だけに依存しており、従って集中型の適用例においてさえ、スマートなネットワーク内計算手法から引き出される利点があり得る。本発明者らのネットワーク内解決策に対する手法は以後に立証される。
ここでは、ベイズ決定理論を使用する、分散意思決定アルゴリズムの実現に注目することが有益である。これにより現在の状態及び将来の状態の不確実性を、ベイズパラダイムの中で一貫して処理することが可能になり、何らかの効用関数によって定められるように、コストまたは報酬に従って決定を重み付けすることができる(参考文献[2]を参照)。正式には、ベイズ決定理論は、確率的プログラミング(参考文献[3]を参照)とマルコフ決定プロセス(参考文献[4]を参照)、及び不確実性の元での意思決定に使用される他の技法を一般化する。
上記方程式(1)は、現在の状態P(X|z,a)についての情報及び効用関数が同時に利用できる該効用関数の最適化を説明している。
本発明は少なくとも好ましい実施形態において、ノード間で情報を一致させるための、スケラブル(scaleable)であり、効率的である分散ネットワーク内(In-Network)アルゴリズムを含んでいる。該アルゴリズムは、集中化された制限内でグローバルな目的関数を満たす情報伝達を制御するために使用される、ノードの組の間で定義される局所的な効用関数を活用する。
P12→P1
これによりRHSは不変のままとなり、その結果全システムがP(X,z1)を計算し、P2をP1と一致させることが分かる。この手順を該ネットワーク全体で繰り返すと、最終的にあらゆる分布が互いと、ひいてはPcentと一貫することになる。これは、該物理ネットワークのツリー幅に比例するメッセージの数を必要とする。分散される推論のためのこのアルゴリズム応用例の重要な結果は、異なるノードでの分布に一貫性がなくても、すべての情報は該システムのどこかに保持されている、つまり該システムは情報保全的であるという点である。
1.ネットワーク30の中のノード(ノード1、2、3)は、隣接ノード環境で何かが検知されるときに、関連付けられた外部センサによって活性化されるコマンド信号に応えて中断されることを待っている。
1.ネットワーク30での物理ノードリンク(リンク1、リンク2)可用性が検出されるのを待つ。
1.物理メッセージが受信側ノードで受信されるまで待つ。
一連の簡略な実験が本発明を確証するために実施された。これらの実験の目的は、ネットワーク上プロトコルと比較して、
・リソースが制約された環境での確度が大きいこと
・制約されていない環境でのリソース使用量が少ないこと
を立証することであった。
・時間の関数としてのリンク占有
実験結果:図7は、3つの異なるリンク速度について、3つすべてのプロトコルの、シミュレーション時間に対するKL発散を示している。基準解決策は、時間に対するKL発散の限界を低下し、与えられたデータに対して可能な限り最良のものを示す。ネットワーク内プロトコルが、示されている低い方のリンク速度の確度という点でネットワーク上プロトコルより性能が優れているが、高い方のリンク速度の場合、2つの解決策の性能が統計上同一であることが分かる。
本発明者らは、各ノードで保持される確率分布間の差異を最小限に抑え、ネットワークシステムにおける一貫した意思決定のための基礎を提供するための効率的なネットワーク内解決策を開発した。さらに、解決策は、意思決定システムが情報を失うことなくメッセージの伝送速度を制御できるようにし、異なるEMCON環境で柔軟に動作するための手段を提供する。効率は、ノード間の情報の差異を考慮に入れるインテリジェント意思決定アルゴリズムを使用することにより達成される。(収束時に)該アルゴリズムが、接続されているノード{ij}のすべての組での合計である大局的な目的
・帯域幅が制約されているときに、同等なネットワーク上のケースよりも迅速に収束する(つまり、より効率的に情報を使用する);
・帯域幅が制約されていないときに、該ネットワーク上アルゴリズムよりも少ない帯域幅を使用する;
ことが明示された。
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[4]Martin L.Puterman。マルコフ決定プロセス(Markov Decision Processes)ジョンウィリーアンドサンズ(John Wiley and Sons)、1994年
[5]Judea Pearl。インテリジェントシステムにおける確率的推論:曖昧推論のネットワーク(Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems:Networks of Plausible Inference)。Morgan Kaufman、カリフォルニア州、サンマテオ、1988年
[6]Mark A.Paskin及びCarlos E.Guestrin。分散システムにおける頑健な確率推論(Robust probabilistic inference in distributed systems)。人工知能における不確実性に関する第20回会議の会議録(Proceedings of the Twentieth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence)の中(UAI−04)、2004年
[7]Y.Xiang及びF.V.Jensen。拡張されたShafer−Shenoy及び怠惰な伝搬による乗算区分ベイジアンネットワークにおける推論(Inference in Multiply Sectioned Bayesian Networks with extended Shafer−Shenoy and lazy propagation)。Kathryn B.Laskey及びHenri Prade、編集者、モデル化知能における不確実性に関する第15回会議の会議録(Proceedings of the Fifteenth Conference on Uncertainty in modelling intelligence)の中(UAI−99)、スウェーデン、ストックホルム、680から687ページ、Morgan Kaufman、1999年
[8]Finn V.Jensen、ベイジアンネットワーク入門(Introduction to Bayesian Networks)、スプリンガーヴェルラグ、ニューヨーク、1997年
[9]S.L.Lauritzen及びD.J.Spiegelhalter。グラフィック構造に対する確率を用いた局所計算及び専門家システムに対するその応用(Local computations with probabilities on graphical structures and their application to expert systems)。J.国立統計協会(Royal Statistics Society)B、50(2):157−194、1988年
[10]Mark Paskin及びCarlos Guestrin。センサネットワークにおける分散推論のための頑健なアーキテクチャ(A robust architecture for distributed inference in sensor networks)。技術報告書IRB−TR−03−039、インテルリサーチ、2004年
[11]Eric Nettleton。複数の飛行物体を用いた追跡及びナビゲーションのための非集中的アーキテクチャ(Decentralised Architectures for Tracking and Navigation with Multiple Flight Vehicles)、博士論文、シドニー大学、2003年
[12]R.Gallagher、P.Humblet、及びP.Spira。最小重量スパニングツリーのための分散アルゴリズム。プログラミング言語及びシステムに関するACM会議録(ACM Transactions on Programming Languages and Systems)、5:66−77、1983年1月
Claims (11)
- それぞれのノードが情報を受信し、送信する手段と、情報を処理するための手段を有し、それぞれのノードがネットワークの他の選択されたノードにリンクされている、複数のノードを備える前記ネットワーク内で適用される意思決定の方法であって、
(i)ノードのツリー表現を提供し、前記ノードのツリー表現から前記ノードのそれぞれに(a)前記ノードの状態を表わすためにノード成分確率因子の確率分布を備えるノードモデルと、(b)各ノードと関連付けられているノードリンクであって、該ノードリンクを介して他の選択されたノードに情報を通信できる各ノードリンクの状態を表わすためにリンク成分確率因子の確率分布を備える少なくとも1つのノードリンクモデルとを確立することと、
(ii)1つ以上の前記ノードで新しい情報を受け取ることに応えて、前記1つ以上のノードで維持される前記対応するノードモデルを更新することと、
(iii)前記ネットワーク内のノードの組をリンクするノードリンクの可用性を検出することに応えて、前記ノードの組及びそのノードリンクについて、前記ノードモデルと前記ノードリンクモデルの間の差異を測定する所定の関数に対して、ノード成分確率因子とリンク成分確率因子の多様な考えられる組み合わせが行う貢献度を計算することによって、及び確率因子の前記多様な考えられる組み合わせから、前記所定の関数に対して最大の計算された貢献度を提供する確率因子の組み合わせを選択することによって、ノード成分確率因子と、前記ノードの組及びそのノードリンクに関連付けられているリンク成分確率因子との組み合わせを選択することと、
(iv)ノード成分確率因子とリンク成分確率因子の前記選択された組み合わせを、発生側ノードから受信側ノードに前記ノードリンクを介して転送し、それによって前記ノード間の情報の差異を削減し、前記ノードで維持されている対応するノードモデル及びノードリンクモデルを更新することと、
(v)前記転送するステップ(iv)を考慮に入れるために前記ネットワーク内の前記ノードと関連付けられている前記ノードモデルと前記ノードリンクモデルとを無関係に一致させることと、を備える方法。 - 反復手順として一連の時間ステップにおける、前記ステップ(i)、(ii)、(iii)、(iv)、及び(v)を繰り返すステップ(vi)を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ステップ(ii)及び前記ステップ(iii)から(v)は、異なる手順に従って非同期に実行される、請求項1または請求項2に記載の方法。
- 複数のノードリンクが第1のノードで提供され、単一のノードリンクが第2のノード及び第3のノードで提供され、前記第1のノードはノードリンクを介して前記第2のノード及び第3のノードに別々にリンクされ、前記ステップ(iii)から(v)はさらに、前記ノードリンク及び関連付けられたノードリンクモデルのそれぞれについて同時に実行される、請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の方法。
- 前記所定の関数は、カルバックライブラー(KL)発散距離関数である、請求項1乃至請求項4のいずれか1項に記載の方法。
- 前記ノードモデル及び前記ノードリンクモデルをベイジアンネットワーク確率モデルに基づかせるステップを含む、請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の方法。
- 前記ノードモデル及び前記ノードリンクモデルをマルコフランダムフィールド確率モデルに基づかせるステップを含む、請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の方法。
- 無損失TCPネットワークプロトコル上で実現される、請求項1〜7のいずれか1項に記載の方法。
- プログラムがコンピュータで実行されるときに請求項1乃至請求項8のいずれか1項に記載の前記方法ステップを実行するためのプログラムコード手段を備えるコンピュータプログラム。
- コンピュータ読取可能媒体に記憶され、コンピュータで実行されるときに請求項1〜8のいずれか1項に記載の前記方法ステップを実行するためのプログラムコード手段を備えるコンピュータプログラム。
- 空間内に分散され、請求項1乃至請求項8のいずれか1項に記載の方法を実施するように適合され、構成される複数のプラットホームを備える、情報を収集し、情報の分散を制御するための自律システム。
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