JPH05346910A - 資源均等分配方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 システム全体の情報を一個所に集中させるこ
となく、また、価格という指標を用いることによるオー
バヘッドをなくしつつ、かつ、資源を使用するエージェ
ント間の通信をなくしながら、全体として各資源におけ
る使用率をできるだけ均等化することが可能な資源均等
分配方式を提供すること。 【構成】 多数のエージェントと呼ばれる自律的に振舞
う計算機がネットワークにより接続されたマルチエージ
ェントシステムにおける資源配分方式において、複数種
類の資源の各々が、現在の使用率を前記エージェントか
らアクセス可能な記憶領域に格納し、前記資源を利用す
るエージェントは、前記記憶領域中の各資源の使用率を
参照して、資源毎の割り当て要求を行うことを特徴とす
る資源均等分配方式。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、多数のエージェントと
呼ばれる自律的に振舞う計算機がネットワークで接続さ
れたマルチエージェントシステムにおける資源分配にお
いて、資源の使用率を均等化させるに好適な資源均等分
配方式に関する。

【０００２】

【従来の技術】上述のエージェントと呼ばれる多数の自
律的に振舞う計算機がネットワークで接続されたマルチ
エージェントシステムにおいて、エージェント間を結ぶ
ネットワークの回線容量，データ格納領域等の資源が分
散して存在する場合、これらの資源をエージェント間で
割当て・分配する必要が出てくる。特に、突発的な資源
の要求に対応するため、実際に使用される資源の割合
(使用率)をできるだけ均等化するようにしたいという要
求がある。上述のマルチエージェントシステムにおいて
は、一般に、エージェントはシステム全体の情報を持っ
ていない。資源や、資源を使用するエージェントが複数
存在するとき、システム全体で資源の使用率を均等化す
るためには、エージェント間で情報を交換し、エージェ
ント間で何等かの協調した動作を行わせる必要が出てく
る。しかし、エージェント間での情報交換は、エージェ
ント間の通信量の増加を招くので、できるだけ少ないも
のとしたいという事情もある。

【０００３】従来の資源分配方式としては、次の如きも
のが提案されている。 (１)ブローカを用いる方式：ブローカと呼ばれるある一
つの特別なエージェントにシステム内の資源に関するあ
らゆる情報を集め、このブローカが資源の分配を集中し
て決定する方式。この方式においては、資源の分配を決
定する際に、資源の使用率ができるだけ均等化するよう
に決めればよい。 (２)契約ネットプロトコルに基づく方式：一つの資源に
対してある一つのエージェントがマネジャとなり、その
資源の存在を他のエージェントに対し放送する。資源の
アナウンスを受け取ったエージェントは、自分のところ
でその資源が必要と判断した場合には、マネジャに対し
て入札のメッセージを送る。入札のメッセージを受け取
ったマネジャは、その中から一番条件が良いものを選
び、そのエージェントに対して資源の分配を行う。この
ような繰り返しにより、資源要分配する方式。 (３)市場経済モデルに基づく方式：資源に対して価格を
設定し、一つの資源に対してある一つのエージェントが
マネジャとなり、資源に対してその需要に応じて価格を
変化させ、資源を使用するエージェントが価格に基づい
て割当て要求を調整することにより、資源の分配を実現
する方式(特願平４-30240号明細書および図面参照)。こ
こでは、価格という指標に基づいて資源の使用の要求が
決まるので、資源を使用するエージェント間の通信はな
い。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術の(１)：
ブローカを用いる方式では、ブローカが故障した場合に
は、全体の資源分配が止まってしまうという欠点があ
る。また、すべての情報をブローカに集める必要があ
り、エージェントの数が多い場合には、ブローカに対す
る負担が過度に増加し、ブローカが全体のボトルネック
になってしまうという問題がある。また、上記従来技術
の(２)：契約ネットプロトコルに基づく方式では、シス
テム全体の情報を一つの計算機に集中させなくてもよい
反面、資源の分配が言わば早いもの勝ちで行われるた
め、システム全体での資源の使用を均等化するのが難か
しいという問題がある。また、上記従来技術の(３)：市
場経済モデルに基づく方式では、資源を使用するエージ
ェント間の通信なしに、資源の使用率を均等化できると
いう利点はあるものの、価格という指標を管理すること
が必要になる。特に、資源が自律的に価格を決定するた
めの戦略(プログラム)を別に用意する必要が出てくると
いう問題がある。本発明は上記事情に鑑みてなされたも
ので、その目的とするところは、従来の技術における上
述の如き問題を解消し、システム全体の情報を一個所に
集中させることなく、また、価格という指標を用いるこ
とによるオーバヘッドをなくしつつ、かつ、資源を使用
するエージェント間の通信をなくしながら、全体として
各資源における使用率をできるだけ均等化することが可
能な資源均等分配方式を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明の上述の目的は、
多数のエージェントと呼ばれる自律的に振舞う計算機が
ネットワークにより接続されたマルチエージェントシス
テムにおける資源配分方式において、複数種類の資源の
各々が、現在の使用率を前記エージェントからアクセス
可能な記憶領域に格納し、前記資源を利用するエージェ
ントは、前記記憶領域中の各資源の使用率を参照して、
資源毎の割り当て要求を行うことを特徴とする資源均等
分配方式によって達成される。

【０００６】

【作用】本発明に係る資源均等分配方式においては、図
１に示す如く、マルチエージェントシステム内に、資源
と、該資源を使うエージェントの他に、資源およびエー
ジェントからアクセス可能な、資源の使用率を格納する
記憶領域が設けられており、各エージェントは、この資
源使用率格納領域の資源の使用率の情報を基に、他のエ
ージェン等との通信なしに、資源の割り当て要求を決定
することにより、資源の使用率をシステム全体で均等化
するようにしたものである。

【０００７】

【実施例】以下、本発明における資源割り当て問題の定
義を明確にした上で、実施例を図面に基づいて詳細に説
明する。なお、以下の説明中では、ベクトルや行列を示
す太文字の代わりに、「｛」，「｝」を用いる。すなわ
ち、｛ｈ｝等をベクトルを表わす表現，｛Ｃ｝等を行列
を表す表現として用いることにする。ｍ個の資源ｒ_i(１
≦ｉ≦ｍ)をｎ個のエージェントａ_j(１≦ｊ≦ｎ)に分配
すると考える。ここで、資源ｒ_iに対して、その総量を
Ｈ_iで示し、 ｛ｈ｝＝(Ｈ₁,Ｈ₂,・・・・,Ｈ_m)^T をこの総量を表わすベクトルとする。また、エージェン
トａ_jにおける 資源の割り当てに関しては、次のような
条件を満たす必要があるとする。＊割り当てることので
きる資源の組み合わせが、選択肢として予め決められて
いる。この組み合わせをサブアクティビティと呼び、 ｓ_j,k(１≦ｋ≦ｌ_j) で表わす。 ＊各サブアクティビティｓ_j,kの単位量に対して、必要
な資源,量が与えられている。これを大きさがｍ×ｌ_jの
資源割り当て行列｛Ｃ_j｝で表わす。この行列の各要素
ｃ_{j i,k}は、サブアクティビティｓ_j,kの単位量に対して
必要な資源ｒ_iの量を示す。

【０００８】＊エージェントａ_jに対して確保するサブ
アクティビティの合計量Ｒ_jが与えられている。サブア
クティビティｓ_j,kに対する割り当て量をｄ_j,kとし、ま
た、サブアクティビティの割り当て量を表わすベクトル
を

【外１】 とすると、 となる。ここで、‖｛ａ｝‖を、ベクトル｛ａ｝の各要
素の和をとる関数と定義する。すなわち、 これを用いると、 Ｒ_j＝‖｛ｄ_j｝‖ となる。

【０００９】各エージェントａ_jが各資源に対して割り
当て要求する量を表わすベクトル ｛ｘ_j｝＝(ｘ_1,jｘ_2,j・・・・,ｘ_m,j)^T (ここで、ｘ_i,jは エージェントａ_jの資源ｒ_iに対する
割り当て要求を示す)を考えると、 ｛ｘ_j｝^T ＝｛ｄ_j｝^T ｛Ｃ_j｝ となる。各資源に対する割り当て要求を表わすベクトル ｛ｗ｝＝(ｗ₁,ｗ₂,・・・・,ｗ_m)^T (ｗ_iは資源ｒ_iに対する割り当て要求の総和を表わす)を
考えると、 となる。

【００１０】ここで、各資源の使用率を表わすベクトル ｛ｕ｝＝(ｕ₁,ｕ₂,・・・・,ｕ_m)^T (ｕ_iは資源ｒ_iの使用率を表わす。すなわち、ｕ_i＝ｗ_i/
Ｈ_iである。)を考える。各資源の使用率ｕ_iを均等化す
ることは、各資源の使用率の分散を小さくすることと考
えることができる。すなわち、

【外２】 として Ｆ_oを小さくすることができる。但し、ここで、
ｕ _iはｕ_iの平均を表わすものとする。以下、本発明の一
実施例の構成を図面に基づいて詳細に説明する。図１
は、本実施例に係るマルチエージェントシステムの概念
図で、資源，エージェント，資源使用率格納領域が、ネ
ットワークにより接続されている状況を示している。図
２は、資源に対応するエージェントを構成する計算機の
構成図である。通常の計算機の構成要素であるＣＰＵ１
１，メインメモリ１２，Ｉ／Ｏインタフェース１３に加
えて、資源に関する情報、すなわち、資源の総量(Ｈ_i),
現在の割り当て要求の総和(ｗ_i)，現在の使用率(ｕ_i)を
記録する資源管理メモリ１４を有する。

【００１１】これらはシステムバスにより接続されてお
り、ネットワークには、Ｉ／Ｏインタフェース１３を介
して接続されている。図３は、資源を使用するエージェ
ントを構成する計算機の構成図である。通常の計算機の
構成要素であるＣＰＵ２１,メインメモリ２２,Ｉ／Ｏイ
ンタフェース２３に加えて、資源使用に関する情報、す
なわち、確保すべき資源の総量(Ｒ_j),資源確保において
どの資源を用いることができるか その選択肢の候補
(｛Ｃ_i｝)，選択肢毎の割り当て量(｛ｄ_i｝)，資源毎の
割り当た要求(｛ｘ_i｝)を記録する資源使用情報メモリ
２４を有する。これらはシステムバスにより接続されて
おり、ネットワークには、Ｉ／Ｏインタフェース２３を
介して接続されている。なお、図３に示すエージェント
においては、確保すべき資源の総量総量(Ｒ_j),資源確保
における選択肢の候補(｛Ｃ_i｝)は 予めわかっているも
のとし、それらのデータは、資源使用情報メモリ２４に
予め書き込まれているものとする。

【００１２】本実施例に示すシステムの動作を、以下、
説明する。図４は、本実施例に示すシステムの全体の処
理を示す動作フロー図である。システム全体は、図４の
処誠フローに従ったサイクルを繰り返す。すなわち、 (１)図２に示した資源に対応するエージェントが、図３
に示した資源を使用するエージェントからの割り当て要
求の総和を基に使用率を計算して、その使用率を前述の
資源使用率格納領域に書き込む(ステップ41)。 (２)図３に示した資源を使用するエージェントが、現在
の使用率に基づいて資源の割り当て要求を再計算し、資
源に通知する(ステップ42)。 のサイクルを繰り返す。 なお、以下の説明においては、このサイクルのｔ番目で
あることを(ｔ)を付して示すことにする。

【００１３】(ａ)資源の処理フロー：資源の処理フロー
図を、図５に示す。各資源ｒ_iにおいて、 (１)資源を使用するエージェントからの資源の割り当て
要求の総和ｗ_i(ｔ)を計算する(ステップ51)。すなわ
ち、 ここで、ｘ_i,j(ｔ)はｔにおける資源を使用するエージ
ェントａ_jから資源ｒ_iに対する割り当て要求を表わして
いる。 (２)上で計算した割り当て要求の総和ｗ_i(ｔ)とその資
源の総量Ｈ_iから、使用率ｕ_i(ｔ)を計算する(ステップ5
2)。すなわち、

【外３】

【００１４】(３)使用率を前述の資源使用情報メモリ２
４に書き込む(ステップ53)。の動作を繰り返す。 (ｂ)資源を使用するエージェントの処理フロー：本エー
ジェントの処理フローを、図６に示す。資源を使用する
エージェントは現在の資源の使用率を基に、自分のサブ
アクティビティの割り当て量を変化させる。具体的に
は、次のようになる。 (１)使う可能性のある資源の使用率を得る(ステップ6
1)。 (２)サブアクティビティ毎の使用率の加重平均

【外４】 を計算する(ステップ62)。すなわち、

【外５】 ここで、｛ｕ｝(ｔ)は時刻ｔにおける資源の使用率を示
すベクトル、｛ｅ｝はすべての要素が１であるｌ_j次元
のベクトルである。｛ν_j｝(ｔ)はサブアクティビティ
毎の使用率の指標を示したベクトルと考えることができ
る。

【００１５】(３)上で求めた使用率の加重平均の値｛ν
_j｝(ｔ)と、現在のサブアクティビティの割り当て量
｛ｄ_j｝(ｔ)を基に、次の繰り返しにおけるサブアクテ
ィビティの割り当て量｛ｄ_j｝(ｔ＋１)を決める(ステッ
プ63)。このとき、使用率が高ければ割り当てを減ら
し、低ければ割り当てを増やすようにする。すなわち、
各サブアクティビティの割り当て量ｄ_j,kに関して、 ｄ'_j,k(ｔ＋１)＝(１−γν_j,k(ｔ＋１))ｄ_j,k(ｔ) ・・・・(１)

【外６】 のように値を決める。ここで、γは一種の感度を決める
定数で正の値をとる。また、ここで計算した値に比例し
最終的な割り当てを決めることによって、絶対値は問題
にならなくなり、相対値だけが影響してくるので、上述
の式(１)におけ最初の定数は、１にしてある。割り当て
量が正の値をとるように、γの値はあまり大きくしない
ように決定する。

【００１６】(４)ステップ64では、各資源ｒ_iに対する
割り当て要求｛ｘ_j｝(ｔ＋１)を計算する。すなわち、 ｛ｘ_j｝(ｔ＋１)＝(｛ｄ_j｝(ｔ＋１)^T｛ Ｃ_j｝)^T となる。(５)各資源ｒ_i(１≦ｉ≦ｍ)に、上で求めた割
り当て要求ｘ_i,j(ｔ＋１)を通知する(ステップ65)。 以下、具体例として、上記実施例に示した方式に基づい
て行ったシミュレーション結果を説明する。ここでは、
問題をランダムに発生させ、資源の使用率の分散がどの
ように変化するかを調べた。ここでの問題の条件は、次
の通りである。 ＊資源を使用するエージェントの数は１００、資源の数
は１００。 ＊資源を使用する各エージェントは、５つのサブアクテ
ィビティを持っている。それぞれのサブアクティビティ
は、各エージェントの中で重複しない１つの資源のみを
使用する。

【００１７】＊各資源の量は、１と１００００の間の一
様分布をとる。 ＊各エージェントの確保すべき資源の量は５００、これ
により、平均して使用率が０.１程度になるようにして
いる。 シミュレーションでは、資源の割り当て要求は整数値に
なるものとして、割り当て要求を計算するときに考慮し
た。また、このシミュレーションでは、初期値として
は、最初の割り当てが実現可能、すなわち、ある一定の
資源に要求が集中して、総量より要求の方が多くならな
いように選んでいる。つまり、資源を使用する各エージ
ェントは、資源の総量から最初の資源の割り当て要求を
計算している。具体的には、サブアクティビティ毎に、
資源の総量の加重容量を計算し、サブアクティビティに
対する最初の割り当い量｛ｄ_j｝(０)を、

【外７】 とした。ここで、｛ｈ｝は、前述の、各資源の総量を表
わすベクトルである。

【００１８】ランダムに作った１０個の問題について、
資源の使用率の分散がどのように変化するかを測定し、
その平均をとった。結果を図７に示す。ここでは、γを
パラメータとして変化させている。図７からわかるよう
に、資源を使用する各エージェントは、単に資源の使用
率の情報を基にするだけで、他のエージェントとの通信
なしに全体として、資源使用率の分散を小さくすること
ができることがわかる。すなわち、均等化が実現できて
いるということができる。特に、パラメータγを大きく
した方が収束が早くなる。なお、上記実施例は本発明の
一例を示したものであり、本発明はこれに限定されるべ
きものではないことは言うまでもないことである。例え
ば、繰り返し回数は、アプリケーションにより、適宜、
限定されることが可能であり、また、初期値は、本実施
例で示した方法に限らず、実現可能な割り当てになるよ
う、適宜、決めることが可能であるという如くである。

【００１９】

【発明の効果】以上、詳細に説明した如く、本発明によ
れば、システム全体の情報を一個所に集中させることな
く、また、価格という指標を用いることによるオーバヘ
ッドをなくしつつ、かつ、資源を使用するエージェント
間の通信をなくしながら、全体として各資源における使
用率をできるだけ均等化することが可能な資源均等分配
方式を実現できるという顕著な効果を奏するものであ
る。

【００２０】

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係るマルチェージェントシ
ステムの概要を示す構成図である。

【図２】実施例の資源に対応するエージェントの構成図
である。

【図３】実施例の資源を使用するエージェントの構成図
である。

【図４】実施例のシステム全体の処理フロー図である。

【図５】実施例の資源における処理フロー図である。

【図６】実施例の資源を使用するエージェントにおける
処理フロー図である。

【図７】感度定数γを０.５，１.０，２.０としたとき
のシミュレーションにおける、資源の使用率の分散の変
化を示すグラフである。

【符号の説明】

１１：ＣＰＵ、１２：メインメモリ、１３：Ｉ／Ｏイン
タフェース、１４：資源管理メモリ、２１：ＣＰＵ、２
２：メインメモリ、２３：Ｉ／Ｏインタフェース、２
４：資源使用情報メモリ。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 多数のエージェントと呼ばれる自律的に
   振舞う計算機がネットワークにより接続されたマルチエ
   ージェントシステムにおける資源配分方式において、複
   数種類の資源の各々が、現在の使用率を前記エージェン
   トからアクセス可能な記憶領域に格納し、前記資源を利
   用するエージェントは、前記記憶領域中の各資源の使用
   率を参照して、資源毎の割り当て要求を行うことを特徴
   とする資源均等分配方式。