社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

集団的な行動選択の仕組みに着想を得た不確実な情報に基づく
チャネル選択手法の提案と評価
久世

尚美†

小南

大智††

加嶋

健司††† 橋本智昭†††† 村田正幸†† 大阪大学 大学院情報科学研究科 〒 565–0871 大阪府吹田市山田丘 1–5†† 大阪大学 大学院経済学研究科 〒 560–0043 大阪府豊中市待兼山町 1–7††† 京都大学 大学院情報学研究科 〒 606–8501 京都府京都市左京区吉田本町†††† 大阪工業大学 工学部 〒 535–8585 大阪府大阪市旭区大宮 5–16–1
E-mail: †{n-kuze,murata}@ist.osaka-u.ac.jp, ††d-kominami@econ.osaka-u.ac.jp,†††kashima@amp.i.kyoto-u.ac.jp, ††††tomoaki.hashimoto@oit.ac.jp
あらましネットワークの大規模化、多様化に伴い、自己組織化の仕組みに基づく自律分散制御が着目されている。

自己組織型制御においては、個々の構成要素の局所的な相互作用に基づく機能の創発が高い拡張性、適応性、頑健性に寄与する一方で、個々の構成要素の観測情報の不確かさ（曖昧さ、不完全さ、動的さ）が、環境変動への適応速度や制御性能の低下を招く要因となっている。そこで、個々のエージェントが不確かな情報に基づきながらも、エージェ
ント間の協調に基づいて環境に応じた適切な行動選択を行う集団的な行動選択の仕組みに着目して、ネットワーク制
御へと応用する。本研究では、無線ネットワークにおけるチャネル選択手法に着目して手段的な行動選択の仕組みを応用し、シミュレーションを通して自己組織化本来の環境適応性を有しつつ、不確実な情報に基づいた環境下で適切なチャネル選択が実現できることを示した。
キーワード 自己組織化, 集団的な行動選択, 情報の不確かさ, チャネル選択

Channel Selection Mechanism with Uncertain Information
Inspired by Collective Decision Making
Naomi KUZE† , Daichi KOMINAMI†† , Kenji KASHIMA††† , Tomoaki HASHIMOTO†††† , andMasayuki MURATA†† Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
1–5 Yamadaoka, Suita, Osaka 565–0871, Japan†† Graduate School of Economics, Osaka University 1–7 Machikaneyama, Toyonaka, Osaka 560–0043, Japan††† Graduate School of Informatics, Kyoto University Yoshida Honmachi, Sakyo-ku, Kyoto 606–8501, Japan†††† Faculity of Engineering, Osaka Institute of Technology, Japan
5–16–1 Omiya, Asahi-ku, Osaka 535–8585, Japan
E-mail: †{n-kuze,murata}@ist.osaka-u.ac.jp, ††d-kominami@econ.osaka-u.ac.jp,†††kashima@amp.i.kyoto-u.ac.jp, ††††tomoaki.hashimoto@oit.ac.jp
Abstract Because of rapid growth in the scale and complexity of information networks, self-organizing systems
are increasingly used to realize novel network control systems that are highly scalable, adaptable, and robust. However, the uncertainty (incompleteness, vagueness, and dynamicity) of information in self-organizing systems makes
it diﬃcult for them to work appropriately in accordance with the network state. In this study, we apply the collective decision-making of animal groups to self-organizing control mechanisms to allow them to adapt to information
uncertainty. Specifically, by introducing the concept of flexible leader, agents change their role (leader or follower)
according to the confidence of their own information, which increases decision accuracy. We propose a channel-selection mechanism based on collective decision-making in accordance with information confidence. Through simulation
experiments, we show the advantages and properties of our proposal.
Key words Self-organization, collective decision-making, information uncertainty, channel selection—1—1. は じ め に

information に基づいて行動の選択を行う。
本報告では、無線センサネットワークにおけるチャネル選択

ネットワークの大規模化、多様化に伴い、生物や物理現象な問題を題材として、flexible leader の概念を応用した、不確実

どの、自然界で見られる自己組織化の原理に基づいた自律分散な情報に基づいたチャネル選択方式を提案する。IoT 技術の発型のネットワーク制御が着目されている。自己組織型制御にお展、浸透に伴い、通信機器の数や形態が増加し、ネットワークをいては、個々の構成要素が局所情報と単純なルールに基づいて介したサービスが身近なものとなる一方、複数の多様なネット動作を行い、構成要素同士の局所的な相互作用によって全体のワークが重複してチャネル資源を互いに共有する形となり、効機能が創発される [1]〜[3]。個々の構成要素が局所情報のみに基率的な通信を行うために、チャネル資源を適切に割り当てる必

づいて動作の決定を行うため、ネットワーク増大に伴う制御コ要がある。しかし、通信品質は各ノードの置かれた場所や時間

ストの急激な増大が抑えられて高い拡張性を実現している。ま

帯によって変化していくため、それらを一元的に収集、管理し、た、構成要素が故障や変動に対して即応的に対応することが可制御を行うことは通信・計算コストの面から困難である。その能となるため、高い頑健性、適応性、柔軟性を有している。そため、flexible leader の概念を導入したチャネル選択方式を提のため、ネットワークのさらなる大規模、多様化に向けた、次案し、個々のノードの観測情報が不確実な環境下でも、ノード

世代ネットワークアーキテクチャの実現に大きく寄与すること同士の協調により、自己組織化本来の高い拡張性、頑健性、適が期待されている。しかしながら、自己組織型制御の工学応用

応性を維持しつつ、適切なチャネル選択を行い、高い通信品質上の問題も残されている。従来の自己組織型制御に関する研究が達成されることを目指す。提案手法においては、各ノードがにおいては、高い拡張性、頑健性、適応性を有した制御の実現

一部のチャネルの状態を観測してチャネル品質の推定を行い、に向けて検討が行われてきたが、性能との両立については十分ノード同士の局所的な情報交換を通して間接的に共有し、情報な検討が行われていない。局所情報に基づくボトムアップ的なの信頼度に基づいて情報の統合を行うことにより、適切なチャ機能の創発が自己組織型制御の長所に大きく寄与する一方で、ネルの選択を実現する。本報告では、提案手法の有効性を明ら個々の構成要素の観測可能な情報が不確実（不完全、曖昧、動かにするために、シミュレーションを通して評価を行う。本評的）なものとなるため、システム全体としての最適性が保証さ価では、flexible leader の概念を導入した提案手法における、環れない、という問題がある。

境適応性、および情報が不確実な環境下での挙動について評価

本報告では、制御に利用する観測情報の不確実さに由来するを行うため、チャネルの通信品質が変動する環境、およびノー問題を解決するため、ヒトや鳥、魚などのグループにおける集ド間で情報の信頼度に差異が生じる環境下でのチャネル選択精団的な行動選択の仕組みに着目する [4]〜[7]。集団的な行動選度、および選択チャネルに基づいてデータパケット送信処理を択においては、グループの構成員が、それぞれの知覚可能な不行った際の性能について評価を行う。

確実な情報に基づきながらも、構成員同士の協調によってグ

本報告の構成は以下の通りである。まず、2. において、集団

ループ全体として適切な行動の選択が可能となる。本報告で的な行動選択の仕組みに着想を得た不確実な情報に基づくチャ

は、ヒトのグループでの集団選択における、flexible leader のネル選択手法の提案、説明を行う。そして、3. において、提案

概念 [8] に着目し、ネットワーク制御への応用を行う。文献 [8]手法の有効性を示すためにシミュレーション評価を行い、考察

では、ヒトのグループを対象とした実験により、グループの構を述べる。最後に、4. において、本報告の総括、今後の研究課成員は、グループ内の他の構成員の選択に関する情報を取得

題について述べる。

し、信頼度の高い情報を持つ構成員の選択に追随する傾向があり、また、それによって、グループ全体における選択の精度が2. 提 案 手 法

向上することを示している。このとき、各構成員の得られる情本報告では、flexible leader の概念を応用した、不確実な情報

報は、時間的、空間的に一定ではないため、グループを牽引すに基づいたチャネル選択方式の提案を行う。提案手法においてる役割を持つ構成員（リーダー）は状況に応じて柔軟（flexible）

は、各ノードが局所的な情報交換を行いながら、情報の信頼度に変化する。この flexible leader の概念をネットワーク制御に基づいて、自身と他ノードの情報の統合を行い、適切なチャへと応用することにより、自己組織型制御の持つ高い拡張性、ネルの選択を行う。

頑健性、適応性を維持しつつ、環境に応じた適切な制御を行

2. 1 観測情報に基づくチャネル状態の推定

い、高い性能を実現することができると考えられる。本報告でまず、各ノードは一定間隔ごとに観測チャネルの状態を観は、集団における情報の信頼度に基づいた行動選択を実現する

測し、観測情報に基づいてチャネルの品質の推定を行う。自ために、信頼度に基づいて自身、および他者の情報を統合し、身の観測情報に基づいて推定されたチャネル情報を individual

行動の選択を手法 [9] を適用する。文献 [9] で提案されている

information とする。

手法においては、グループの各構成員が、自身の観測情報に

ノード i（∈ N = {1, · · · , N }）は、時間 ∆tobs ごとに、ノー基づく individual information と他者との情報交換により獲得

ド i の観測チャネル集合 ci (t)（∈ M = {1, · · · , M }）に含まれした social information がガウス分布に従うと仮定し、分布のるチャネル j の状態（アイドル/ビジー）の観測を行う。ここ

分散を individual/social information の不確実さ（信頼度の低で、時刻 t におけるノード i の観測チャネル集合 ci (t) は、ノーさ）とみなして両者を統合し、統合の結果得られた integrated

ドごとに予め与えられた観測チャネル c′i とその時点にノード i—2—

が選択しているチャネル cuse(t) を指す（ci (t) = cuse(t) ∪ c′i ）。
ii22に基づいて（分散 τ(i,j)
、σ(i,j)に基づいて）統合し、通信品質

ノード i は、観測情報に基づいて、時間 ∆test（> ∆tobs ）ごとに、チャネル j （∈ ci (t)）の品質の推定を行う。本手法では、の高いと推測されるチャネルを選択する。
ノード i は時間 ∆tdec （>= ∆test ）ごとに、式 (1)、(4) で与ノード i のチャネル j に対する観測値 v(i,j) が得られたときのえられた individual/social information の統合を行い、統合

チャネル品質の評価 D（individual information）が平均 ν(i,j) 、の結果得られた integrated information に基づき、チャネル

2
分散 τ(i,j)のガウス分布に従うと仮定する。つまり、条件付きの選択を行う。チャネル品質の評価 D が与えられたときの確率 p(v(i,j) |D) が次式を満たす。

individual/social information（integrated information）は平2
p(v(i,j) |D) ∼ N (ν(i,j) , τ(i,j))(1)

均 ϕ(i,j) 、分散 ρ2(i,j) のガウス分布に従うと仮定する。つまり、
条件付き確率 p(D|v(i,j) , s(i,j) ) が次式を満たす。

2
ここで、分散 τ(i,j)
は、individual information の情報の不確実
2
さを示す変数であり、τ(i,j)の値が小さいほど individual infor-p(D|v(i,j) , s(i,j) ) ∼ N (ϕ(i,j) , ρ2(i,j) )mation の信頼度が高いことを示す。Individual information の

ここで、integrated information の平均 ϕ(i,j) 、分散 ρ2(i,j) は以

2
平均 ν(i,j) 、分散 τ(i,j)
は時間 ∆test ごとに、観測値 v(i,j) を用

下の式で与えられる。

いて、以下の式に基づいて更新される。

ϕ(i,j) ←ν(i,j) ← (1 − α)ν(i,j) + αν(i,j)

(2)

2
2
τ(i,j)← (1 − α)τ(i,j)+ α(1 − α)(ν(i,j) − v(i,j) )2(3)

本稿では、観測値 v(i,j) は、チャネル品質の推定間隔 ∆test
内のチャネル j の状態の観測において、アイドル状態と観測された割合を与えている。つまり、individual information の平均 ν(i,j) が大きいほど、ノード i はチャネル j の品質が高く、分2
散 τ(i,j)が小さいほど、ν(i,j) が真の値に近いと推定していることを示している。

ρ2(i,j) ←22
τ(i,j)µ(i,j) + σ(i,j)ν(i,j)22
τ(i,j)+ σ(i,j)2
2
τ(i,j)
σ(i,j)22
τ(i,j)+ σ(i,j)

(6)

,

(7)

.

(8)

つまり、integrated information の平均 ϕ(i,j) を計算する際、
2
ノード i 自身の individual information の信頼度が高い（τ(i,j)

が小さい）場合には、social information の平均 µ(i,j) に対する

individual information の平均 ν(i,j) の比重が相対的に大きくなり、自身の観測情報に基づいてチャネル選択が行われる傾向が強くなる。一方、ノード i 自身の individual information の信2. 2 局所的な情報交換に基づくチャネル情報の取得
各ノードは、観測情報から得られた individual information
を局所的な情報交換を通して、他ノードと交換する。

2
頼度が低い（τ(i,j)
が大きい）場合には、individual informationの比重が相対的に小さくなり、隣接ノードの選択に追従する傾向が強くなる。ノード i は、全てのチャネルのうち、integrated

各ノードは、推定の結果得られた individual information2（v(i,j) 、τ(i,j)）を時間 ∆tint（= ∆test ）ごとに、隣接ノードに送信す2
る。隣接ノード（Nb (i)）からの情報 s(i,j) = {(v(k,l) , τ(k,l))|k ∈Nb (i), l ∈ {1, · · · , M }} が与えられたときのチャネル品質の評
2
価 D（social information）が平均 µ(i,j) 、分散 σ(i,j)のガウス分布に従うと仮定する。つまり、条件付き確率 p(s(i,j) |D) が次式を満たす。

information の平均 ϕ が最も大きいチャネルを選択し、選択したチャネルを用いてデータパケットの送信処理を行う。

3. シミュレーション評価
Flexible leader の概念を応用したチャネル選択手法に関して、信頼度を考慮した行動選択の有効性、特性を明らかにするために、シミュレーション評価を行っている。まず、提案手法

2p(s(i,j) |D) ∼ N (µ(i,j) , σ(i,j))(4)の環境適応性を評価するために、3. 2. 1 において、チャネルの通信品質に変動が生じた際の挙動について評価を行う。そして、Social information の平均 µ(i,j) は、次式で更新される。

情報が不確実な環境下における提案手法の性能について評価を∑行うために、3. 2. 2 において、ノード間で情報の信頼度に差異µ(i,j) ←Nconf (i)

ν(i,j)|Nconf (i)|(5)

がある環境下での評価を行う。
比較対象として、信頼度を考慮しない手法を用いている。比ここで、Nconf (i) はノード i の隣接ノードのうち、チャネル j較手法においては、提案手法と同様、自身の観測情報に基づく

2に対する individual information の分散（不確かさ）τ(i,j)
がindividual information、隣接ノードから受け取った情報に基閾値 Tτ 2 よりも小さいノードの集合を示す。つまり、social

づく social information を、individual/social information そinformation の平均 µ(i,j) は、隣接ノードのうち情報の信頼度

れぞれの分散に基づいて統合し、チャネルの選択を行うが、in-が一定以上のノードにおける individual information の平均 µdividual/social information の分散を共に定数 τ02 、σ02 で与え、2に基づいて与えられる。また、social information の分散 σ(i,j)
は、文献 [9] に従い定数 σ02 で与える。

観測情報の信頼度にかかわらず individual/social informationの重み付けを常に一定とする。また、social information は、そ2. 3 取得情報の統合とチャネル選択の分散の値にかかわらず、隣接ノードから受け取った全ての各ノードは、観測情報に基づく individual information と、

individual information の平均として与える。なお、本評価で隣接ノードから取得した social information を、情報の信頼度

は、各ノードが常に通信品質の最も良い最適なチャネルを選択—3—化）により、チャネルの通信品質に変化が生じた際のチャネルの選択状況、および、選択チャネルに基づいてデータパケット
送信処理を行った場合の性能に着目して評価を行っている。
本評価では、外部ネットワークにおける通信状況のチャネルの品質への影響を、チャネル観測時にビジー状態と観測される確率として擬似的に与えている。シミュレーション開始直後
は、全てのノードに対してチャネルの状態が同一となるように設定して各ノードのチャネル選択を安定状態へと収束させる。
その後、シミュレーション開始から 5,000sec 経過時点で、領域の右下に位置する 20 個のノード（図 1 において黒丸で表されるノード群）のチャネルの状態を変化させて、ネットワーク
内でチャネルの状態が異なる状況に変化した際のチャネルの選
図1

対象ネットワーク

択状態について評価を行う。残りのノード（図 1 において白丸で表されるノード群）のチャネル状態はシミュレーション開始

表 1 シミュレーション設定
パラメータ

値

直後から変更しないものとする。シミュレーション開始直後か

パケット生成率

0.01 packet/sec

ら 5,000sec 経過後までは、チャネル 1 ∼ 5 の状態観測時にそ衝突検知事のバックオフ時間 10−4 × rand(2p )p

3∼5

最大バックオフ回数5

れぞれ 0.1, 0.2.0.3, 0.4, 0.5 の確率でビジー状態だと観測されるよう設定を行う。そして、シミュレーション開始から 5,000sec
経過後は、図 1 において黒丸で表されるノードにおいて、チャネル 1 の状態観測時にビジー状態だと観測される確率を 0.4 にする手法についても評価を行っている。

増加させる。つまり、図 1 において白丸で表されるノードにお3. 1 評 価 環 境

いては、ビジー状態だと観測される確率が最も低いチャネル 1

この評価では、図 1 に示す 100 個のノードからなるネット

が、黒丸で表されるノードにおいてはチャネル 2 が、それぞれワークを対象とし、シミュレーションのある時点において、外5 個のチャネルの中で最も通信品質が良い状態となる。本評価

部のネットワーク上で通信状況に変化が生じ、対象ネットワー

では、ビジー状態だと観測される確立が最も低いチャネルを、

ク上のチャネルの品質が変化した場合を想定する。対象ネット

そのノードにおける最適なチャネルだとみなし、最適なチャネワークは、4 個のシンクノード、および 96 個のセンサノード

ルを選択しているノードの割合をチャネル選択精度を評価するからなる。対象となるネットワークはいずれも、与えられた領指標として用いている。

域内に一様ランダムにセンサノードを配置、シンクノードは与

図 2、3 に、チャネル品質変動から 3,000sec 間における、チャ

えられた座標に配置し、通信範囲 100m 以内のノード間にリンネルの通信品質に変化が生じたノード（図 1 において黒丸でクが存在するものとしている。ここでは、チャネル 1 ∼ 5 の 5表されるノード）での、チャネル選択精度、選択チャネルに基個のチャネルを利用可能とし、提案手法では、各ノードは自身づいてデータパケットの送受信を行った際のデータパケットのの観測情報に基づく individal information、および周囲のノー衝突回数について評価を行った結果をそれぞれ示す。本評価でドから受け取った social information に基づいて、5 個のチャ

は、提案手法において、individual information の分散の閾値ネルから一個のノードを選択する。各ノードが常に観測を行う

Tτ 2 を 5.0、social information の分散 σ02 を 0.5 で与えている。

チャネルは 5 個の利用可能なチャネルからランダムに一つ選択

また、情報の信頼度を考慮せずチャネルの選択を行う方式におされ、シミュレーション期間全体を通してそのチャネルの観測

いては、individual/social information の分散 τ02 、σ02 を共にを行う。また、各ノードは、各時点において自身の使用してい0.5 で与えている。図 3 では、100sec ごとに、直近の 100sec にるチャネルの観測も行う。つまり、各ノードはランダムに選択

データパケットの衝突が起こった回数をカウントしたものをプされた観測チャネルと使用チャネルとの最大 2 個のチャネルをロットしている。

観測可能である。

図 2 より、提案手法と、信頼度を考慮しない手法とを比較し∆tobs は 1.0 sec、∆test 、∆tdec はともに 10 sec とし、他のパた場合、信頼度を考慮しない手法を用いた方がチャネルの選択

ラメータは表 1 にまとめている。この評価では、簡単のため、精度が高い状態に収束している。これは、提案手法においては、各ノードの individual information を他のノードに伝達する際

情報の信頼度に基づいて individual/social information が統合の遅延はないものと仮定している。以下の評価結果では、それされるため、互いにチャネル品質が異なるノードが隣接する境ぞれの方式に関して 10 回ずつ試行を行った平均を示す。

界付近で、自身とチャネルの状態が異なるノードの情報であっ3. 2 評 価 結 果ても信頼度が高い場合には追従するケースがあり、結果として

3. 2. 1 環境変動時のチャネル選択

誤ったチャネルが選択される。

提案手法の環境適応性について評価を行うため、外部環境の一方、図 3 より、データパケット送信時の衝突発生回数を比変化（領域の重複する外部ネットワークにおける通信状況の変

較した場合、提案手法と信頼度を考慮しない手法とで、ほとん

—4—

1

0.8

0.8
Accuracy

Accuracy

1

0.6

0.4

0.4

0.2

0.2

Proposal
No confidence
Optimal0

Proposal
No confidence
Optimal

0
0

500

1000

1500
Time [s]

2000

2500

3000

図 2 チャネルの選択精度

500

1000

1500
Time [s]

2000

2500

3000

観測情報が不確実なノードが存在する状況下でのチャネルの選

Proposal
No confidence
Optimal20

図 4 チャネルの選択精度

2.4

Number of collisions

0.6

択状態について評価を行う。残りのノード（図 1 において白丸で表されるノード群）のチャネル状態はシミュレーション開始

1.6

直後から変更しないものとする。シミュレーション開始直後から 5,000sec 経過後までは、チャネル 1 ∼ 5 の状態観測時にそれ

1.2

ぞれ 0.1, 0.2.0.3, 0.4, 0.5 の確率でビジー状態だと観測されるよ

0.8

う設定を行う。そして、シミュレーション開始から 5,000sec 経
過後は、図 1 において黒丸で表されるノードにおいて、、チャ

0.4

ネル観測精度を低下させ、ノード間で情報の信頼度に差異があ

0
0

500

1000

1500
Time [s]

2000

2500

3000

図 3 データパケットの衝突回数

る状況におけるチャネルの選択状態について評価を行う。具体的には、領域の右下に位置する 20 個のノードにおいて、チャネル状態の推定、チャネル選択に用いる観測情報 v(i,j)（チャネ
ル観測時にアイドル状態と観測された割合）がランダムで与えど差異がないことが示されている。これは、提案手法と信頼を考慮しない手法とを比較した際に、チャネルの選択精度の差が比較的小さく、データパケットの送信処理にほとんど影響を与えなていないことを示している。
以上より、提案手法において、互いにチャネル品質の異なるノード同士が隣接する境界付近で誤ったチャネルが選択される場合があるものの性能への影響が軽微で、多くのノードは環境変動に応じて適切なチャネルの選択が達成できており、自己組
織型制御本来の高い環境適応性を有することが示せた。

3. 2. 2 不確かな情報に基づくチャネル選択
次に、flexible leader の概念を導入することにより、情報が不確実な環境下で適切な選択が行えるかについて評価を行う。
ここでは、ノード間で情報の信頼度に差異がある、つまり、観測情報が不確実なノードが存在する環境下におけるチャネルの選択状況、および、選択チャネルに基づいてデータパケット送信処理を行った場合の性能に着目して評価を行っている。
本評価においても、外部ネットワークにおける通信状況のチャネルの品質への影響を、チャネル観測時にビジー状態と観測される確率として擬似的に与えている。シミュレーション開始直後は、全てのノードに対してチャネルの状態が同一となるように設定して各ノードのチャネル選択を安定状態へと収束させる。その後、シミュレーション開始から 5,000sec 経過時点
で、領域の右下に位置する 20 個のノード（図 1 において黒丸で表されるノード群）におけるチャネルの観測精度を変化させて、られるものとする。
図 4、5 に、チャネル観測精度変化から 3,000sec 間における、チャネルの観測精度に変化が生じたノード（図 1 において黒丸で表されるノード）での、チャネル選択精度、選択チャネルに基づいてデータパケットの送受信を行った際のデータパケットの衝突回数について評価を行った結果をそれぞれ示す。本評価
では、提案手法において、individual information の分散の閾
値 Tτ 2 を 5.0、social information の分散 σ02 を 0.5 で与えている。また、情報の信頼度を考慮せずチャネルの選択を行う方式
においては、individual/social information の分散 τ02 、σ02 を共に 0.5 で与えている。図 5 では、100sec ごとに、直近の 100secにデータパケットの衝突が起こった回数をカウントしたものをプロットしている。
図 4 より、情報の信頼度を考慮しない手法においては、チャネ
ルの選択精度が低い（0.3 程度）状態に収束している。情報の信頼度を考慮しない手法においては、各ノードのチャネル観測精度にかかわらず、individual/social information の統合とチャネルの選択が行われるため、チャネル選択時に、誤った情報と正しい情報とを区別しないままいずれも参照し、誤った情報に基づいた適切でないチャネルの選択が行われるケースが発生する。
一方で、情報の信頼度を考慮した提案手法においては、信頼度を考慮しない手法と比較して、チャネルの選択精度が高い状態（0.8 強）に収束している。提案手法を用いた場合、チャネルの—5—

より、各ノードが必ずしも状況に応じた適切な選択が可能では

2
Proposal
No confidence
Optimal

ない、という問題が残されている。そのため、各構成員が不確
実な情報に基づきながらも、一定の戦略に基づいて他者と協調

Number of collisions

1.6

することにより、適切な行動選択を実現している集団的な行動
1.2

選択の仕組みに着目してネットワーク制御への応用を行う。本
報告では、特に、各構成員の持つ情報の信頼度に基づいて、構0.8

成員同士が協調を行う flexible leader の概念に着目する。無線センサネットワークにおけるチャネル選択問題を題材として、

0.4

flexible leader の概念を導入した手法を提案し、シミュレーショ
0
0

500

1000

1500
Time [s]

2000

2500

3000

図 5 データパケットの衝突回数

ン評価を通して、自己組織化本来の環境適応性を有しつつ、観測情報が不確実な環境下において適切なチャネル選択が達成されることを示した。
今後の課題として、提案手法の適用範囲を明確にしていくこ

観測精度の低いノードにおいては、観測値 v が適切な値をとらとを目指す。本報告では提案手法のパラメータを実験的に与えず、ランダムに与えられるため、individual information の分ているが、パラメータが環境適応性や観測情報が不確実な環境

散 τ が大きくなる。そのため、individual/social information

下でのチャネル選択精度にどう影響を与えるかについて評価、の統合時に、チャネルの観測精度の低いノードにおける情報は、議論を行う。また、ノード間で信頼度に差異のある環境下で、無視されるか、あるいは観測精度の高いノードの情報と比較し信頼度の低いノードの位置や数が、チャネル選択精度に与えるて重みが相対的に低くなる。その結果、情報の不確実な、信頼影響についても評価、議論を行っていく。また、実環境に即しのできないノードが存在する環境下においても、信頼度の高いた環境で評価を行い、実現性も考慮して議論を行っていく。

2

ノードの情報、選択に追従する傾向が強くなり、高い精度でのチャネルの選択が達成される。

謝辞

図 5 より、データパケット送信時の衝突回数に着目すると、

本研究は JSPS 若手研究（スタートアップ）16H06915 の助

情報の信頼度を考慮しない手法と比較して、提案手法において成を受けたものである。また、本研究の一部は JSPS 基盤研究

は衝突回数が少なくなることが示されている。このとき、チャ（B）26289130 の助成を受けている。

ネル観測精度変動後から 3,000sec 間の、ネットワーク全体におけるデータパケットの到達率は、提案手法を用いた場合に 0.97、
情報の信頼度を考慮しない手法を用いた場合に 0.89、最適なチャネルを選択する手法を用いた場合には 0.98 となっている。
提案手法を用いた場合に、最も通信品質の高いチャネルが常に選択される場合とほぼ同程度のデータパケット到達率を達成している一方で、情報の信頼度を考慮しない手法を用いた際には、データパケット到達率が減少している。これは、提案手法においては、各ノードが信頼度の高い情報、選択に追従し、多くのノードにおいて通信品質の高いチャネルの選択が達成されている一方で、信頼度を考慮しない手法を用いた場合には、誤った情報に基づいて通信品質の高いチャネルが選択されてデータパケット送信時の衝突回数が多くなってデータパケットの棄却が発生し、結果としてデータパケットの到達率が減少している。
以上より、flexible leader の概念を導入し、情報の信頼度に基づいた行動選択を行うことで、観測情報が不確実な環境下においても、信頼度の高いノードの情報、選択に追従し、全体として高い精度でのチャネルの選択が実現できることを示した。

4. お わ り に大規模、多様なネットワークにおいては、各ノードが自律的に情報の観測、他ノードとの協調、行動の判断を行う自己組織的な制御機構が必要となる。しかしながら、外部環境や機器の文

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制約に起因する、観測情報は不確実（不完全、曖昧、動的）さに—6—