共同研究・競争的資金等の研究課題

Plug & Playスマートシティとは、インフラ機能がフレキシブルかつスマートに連携可能な都市である。これは、サイバーシステム、物理システム、ヒューマンの複雑な相互作用を有する大規模統合動的ネットワークシステムと見なすことが出来る。 多数のステークホルダーが利己的に振る舞う状況下で、CO2排出抑制など環境に配慮しながら社会システムの健全性を保証する社会設計法の確立は喫緊の課題である。 本研究では、制御学と経済学の知見を総動員し、Plug & Playスマートシティのモデリング、分散協調最適化アルゴリズムの設計、経済効果と費用便益までを一気通貫で実施し、動的メカニズムデザインの本質を明らかにする。

本研究では個体と個体が成す巨大な群れの関係性の理論構築を行い、生物の観察結果を基に個体と群れの行動原理の物理・数理的解析を基にこれらを操る統一的制御理論を構築し、実際のロボットとして具現化することにより、生物学及び工学の両面から個体の知能と群れの知能の本質に迫ることを目的としている。具体的な研究実績内容を以下に示す。 （1）群れ形成機能:群れ形成機能::(A).測る、(B).理解: 個体が運動するためのエネルギーを考慮した群れのシミュレータの構築、(C).操る、(D).創る：　エネルギーを環境から取り込みながら動くロボットが自己の存続を考慮して実世界で移動するための分散制御則の構築、（2）環境適応機能と群れ社会の機能向上の理解と実現：：群れ社会の機能向上：：(A).測る、(B).理解： トゲオオハリアリを用いた実験結果とシミュレーション結果による仮説検証、（3）個体の局所情報による群れの大域的情報の推定機能：：(B).理解、(C).操る： 餌の不足情報あるいはコロニーサイズの情報に基づいて個体の行動の変化アルゴリズムの検討、（4）群の身体性と群れ可同定性::群の身体性:(B).理解： ベイズ推論と逆ベイズ推論を導入して、群れが分裂し再び一個の群れに回帰する運動を解析、群れ可同定性：(B).理解: マーキング個体を用いたネットワーク分析、(C).操る: 実証データに基づいてシミュレータを用いて，個体の巣所属認識（個体の内部状態として実装）が個体間相互作用によって二極化する過程の再現の検討 また、共同研究の成果を、システム制御情報学会研究発表講演会SCI'18（2018年5月16-18日、京都）においてオーガナイズドセッション「群れの行動生物学的および理論生命科学的理解に基づいた群知能の構成と具現化」を企画し、他の研究者も交えて議論を行った。 共同研究の成果を取りまとめ論文投稿するための準備が進んでおり、シナジー効果が出てきている。また、システム制御情報学会研究発表講演会SCI'18（2018年5月16-18日、京都）においてオーガナイズドセッション「群れの行動生物学的および理論生命科学的理解に基づいた群知能の構成と具現化」を企画、2019年11月20－23日に国際会議International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics2019をOkinawa Institute of Science and Technologyで開催（予定）するなど、国内外の研究者との議論を通して研究推進を加速している。 これまでの研究成果をもとに、以下のように研究計画に沿って研究を推進していく予定である。 （1）群れ形成機能；　(A).測る、(B).理解: 個体が運動するためのエネルギーを考慮した群れのシミュレータの改良; (C).操る、(D).創る：エネルギーを環境から取り込みながら動くロボットが自己の存続を考慮して実世界で移動するための分散制御則の改良とロボットの製作 （2）環境適応機能と群れ社会の機能向上の理解と実現；　環境適応機能:(C).操る、(D).創る: 行動則の改良と実機実験；群れ社会の機能向上:(A).測る、(B).理解： トゲオオハリアリを用いた実験結果とシミュレーション結果による仮説の再検討 （3）個体の局所情報による群れの大域的情報の推定機能；　(B).理解、(C).操る： 餌の不足情報あるいはコロニーサイズの情報に基づいた個体の行動アルゴリズムの改良、(C).操る： 餌の不足情報あるいはコロニーサイズの情報に基づいて個体の行動を変化させる場合とさせない場合の群としてのパフォーマンスの差異を検討し、シミュレーションにより仮説の妥当性を証明 （４）群の身体性と群れ可同定性；　群の身体性: (B).理解： ベイズ推論と逆ベイズ推論を導入して、群れが分裂し再び一個の群れに回帰する運動を解析；　群れ可同定性: (B).理解: マーキング個体を用いたネットワーク分析、(C).操る: 実証データに基づいてシミュレータを用いて，個体の巣所属認識（個体の内部状態として実装）が個体間相互作用によって二極化する過程を再現

本研究では、時空間階層システムに対する分散型最適制御システム構築方法を提案し、その制御手法を分散型エネルギー管理システムへ応用し、提案手法の有効性を検証した。具体的には、複数の異なるタイムスケールを有するマイクログリッドシステムの分散的なロバスト安定化問題、複数の異なる空間スケールを有する大規模電力ネットワークの分散最適化制御問題、デマンドレスポンスによる系統周波数安定化問題に対して、分散制御やモデル予測制御、ロバスト制御に基づく解法を提案し、実際に分散型エネルギー管理システムに対して分散最適制御器を設計した。また数値実験および小型発電実験装置を用いた制御実験により提案理論の有効性を検証した。