IoT、センシング技術の発展により、交通システムや群ロボット、エネルギーシステムなど、多くの要素（エージェント）から成る大規模システムの制御が重要技術となっている。その典型的タスクとして本研究で考えるのは、エージェント全体で達成すべき状態（例：車両の配車目標やロボット群のフォーメーション）が与えられたときに、それを効率良く達成するようにエージェントを輸送制御する問題である。本問題はエージェントの割当に関する組み合わせ最適化が含まれるため、エージェントの数が多いとき、実時間で最適化計算することが困難になる課題があった。そこで本研究では、近年機械学習分野などで最適輸送問題を解く手法として注目を浴びている「Sinkhornアルゴリズム」を活用し、計算量を大幅に削減した実時間最適輸送法を提案する。
群ロボットの制御や多数車両の配車など。
| 氏名 | 専攻 | 研究室 | 役職/学年 |
|---|---|---|---|
| 伊藤 海斗 | 数理工学専攻 | 制御システム論 | 博士3回生 |