地球規模を指向した大規模マルチエージェントシミュレーションの実現
森下仙一 1，蟻川浩 2，前田太陽 2，村田忠彦 1, 2
1 関西大学大学院

総合情報学研究科，2 関西大学 政策グリッドコンピューティング実験センター[smorishi, hiro-ari, maeda, murata]@pglab.kansai-u.ac.jp
概要：有害化学物質による生態系への影響が懸念されており，マルチエージェントシミュレーションによる影響の予測が試みられている．しかし，地球規模のシミュレーションを実施する場合，エージ
ェント数，環境それぞれが膨大な情報となる．本稿は，マルチエージェントシミュレーションによる地球規模の環境変動シミュレーションを実施する際の課題と実現方法を明確にし，次世代スーパーコンピュータを利用した大規模マルチエージェントシミュレーションの実現について論じる．

1

はじめに

2

大規模 MAS の実施要件

近年，ダイオキシンなどの有害化学物質が生物おSugarscape による地球規模の大規模 MAS を想定しよび生態系に及ぼす影響が懸念されており，その対た場合，それに見合った環境空間およびエージェント策について国際的に注目されている．このとき，生物の情報(シミュレーション情報)を記憶領域に確保する．

および生態系の伝搬が及ぼす影響を議論するためのこのとき，セル数を C ，各セルの情報量を I cell ，エージ

予測方法として，マルチエージェントシミュレーション

ェントの情報量を I agent とすると，シミュレーションに必(MAS)が考えられる．本稿は西崎らが提案した環境改善資金調達モデル[1]を取り上げる．
環境改善資金調達モデルは環境空間を正方形型

要な記憶容量 M は式(1)のように定義される．

M = CI cell + 2CI agent + α(1)のセルの集合で表現しており，空間上には，エージェ式(1)から，より精細なシミュレーションを実施するた

ント，資源，排出される有害化学物質が配置されていめにはセル数を増加する必要がある．それに伴い，エる．一般的に Sugarscape と呼ばれるモデルによって表ージェント意思決定処理数も増加する．結果として，現している．エージェントは資源収集のためにセルをセル数がシミュレーション実行時間に影響を及ぼす．

移動する．また，資源収集後すぐに有害化学物質を排出する．全エージェントが意思決定を行い，環境空3 スーパーコンピュータを利用した大規模 MAS の実現

間に変更を加えることを 1 ステップとする．任意のステ

Sugarscape による MAS の大規模化において，我々ップ数繰り返すことでシミュレーション結果を得る．

は文献[3]で「環境空間情報の分散配置」，「エージェ地球規模の MAS を実施する場合，エージェントをントおよびセルの演算処理の並列化」が必要であるこ

人間と定義すれば，世界の人口が基準となる．また，とを見出し，図 1 に示すモデルを提案した．

地球の表面積に適した環境の情報が基準となる．こ

提案手法は，大規模な環境空間情報を扱うために，れらの値を用いてシミュレーションを実施する場合，複数のプロセッサで分割し，分散配置させる．環境空

膨大なデータを記憶するための記憶領域確保と演算間情報を持つプロセッサをマスタプロセッサと呼ぶ．

量の削減を達成する必要がある．

マスタプロセッサ間はメッセージパッシングにより境界

我々は大規模 MAS に適した手法について，グリッ部分の情報を交換する．マスタプロセッサの増設によ

ドコンピューティング技術を駆使して大規模計算を行り，より大きな環境空間情報を表現できるよう配慮した．

うための方法論について研究してきた[2][3]．その結

次に，マスタプロセッサの演算処理の高速化を実現

果，ペタフロップス級の計算機システムを利用することするために，遠隔手続き呼び出し(RPC)により，複数で，地球規模を指向したシミュレーションの予測精度のプロセッサに対してエージェント意思決定処理を並の向上が可能になることを見出した． 本稿は，これま列実行する．エージェント意思決定処理を担当するプでの知見に基づき，大規模 MAS を次世代スーパーコ

ロセッサをワーカプロセッサと呼ぶ．エージェント数のンピュータに適用する方法とそれによる効果を示す．

増加によるマスタプロセッサの演算負荷に対応すべくワーカプロセッサ数で調整するように配慮した．

MPI
RPC

環境空間情報4(unbalanced)

マスタプロセッサ
ワーカプロセッサ

エージェント情報

シミュレーション実行時間(s)エージェント意思決定処理

4(balanced)

914000
12000
10000
8000
6000
4000
2000
00 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38

図 1 提案手法

ワーカプロセッサ数

提案手法の有効性について，2 種類の PC クラスタ

図 2 シミュレーション実行時間を用いて予備実験を行った．マスタプロセッサ側は，の割合は 2.6%であることを確認しており，通信速度にIntel 社 1.70GHz Celeron プロセッサ，256MByte のメは影響しない．従って，マスタプロセッサにかかる負モリ，100BASE-TX の Ethernet カードを搭載した 16 ノ荷に対して適切なワーカプロセッサ数を割り当てるこードの PC クラスタを利用した．また，ワーカプロセッサとで負荷分散が可能である．次世代スパコンのように側は Intel 社 3.0EGHz Pentium 4 プロセッサ，2GByte

大量のプロセッサを利用できる計算機環境では高速のメモリ，1000BASE-T の Ethernet カードを搭載した化が期待できる．そのためには，マスタプロセッサに40 ノードの PC クラスタを利用した(なお，ワーカプロセかかる演算負荷に応じてワーカプロセッサの数を柔軟

ッサ側の PC クラスタでは Hyper Threading Technologyに変更できるための条件を見出すことが課題である．

を有効にしているため，各ノードは擬似的にデュアル4まとめプロセッサ構成となっている．従って最大 80 プロセス

Sugarscape による地球規模の大規模 MAS を次世まで並列実行可能である)．これらの PC クラスタは同代スーパーコンピュータに適用するための方法を示し一のネットワークに接続した．予備実験において用いた．また，シミュレーション結果から大規模 MAS を実たシミュレーションプログラムについて，マスタプロセッ施する際に考えられる課題と次世代スパコンによる実サ間は MPI ライブラリ(MPICH)を用いて通信を行い，現可能性について示した．

マスタプロセッサとワーカプロセッサ間の通信は

提案手法はマスタプロセッサの演算をベクトル型プGridRPC ライブラリ(Ninf-G)を用いて実装した．

ロセッサ環境で，ワーカプロセッサの演算をスカラ型

図 2 に環境空間セル数を 4410000 (2100×2100)とプロセッサ環境で実行することで，大規模シミュレーしたときのシミュレーション実行時間の結果を示す．横ション実施時の演算時間短縮に期待できる．また，次軸はワーカプロセッサの総数を示している．また，縦世代スパコンの利用により，ミクロレベルでのより現実軸はシミュレーション実行時間を示している．予備実に即した値でのシミュレーション実施が期待できる．

験では，マスタプロセッサの台数を 4 台および 9 台使用している．4 台使用した実験では，エージェントの負荷集中するマスタプロセッサに対して，ワーカプロセッサを多く割り当てた場合(balanced)と均等に割り当てた場合(unbalanced)の結果を併せて示す．
図 2 より，マスタプロセッサを 4 台より 9 台に変更することで，マスタプロセッサ全体にかかる演算負荷を削減できるため，実行時間の短縮が図れることがわかった．このことから，セル数の増加に対してもマスタプロセッサの変更で柔軟に対応できることがわかる．よって，より具体的な値によるエージェントシミュレーションが実現できる．また，ワーカプロセッサの追加により実行時間の短縮が図れることが確認できた．本稿での実験では，マスタプロセッサの通信速度がワーカプロセッサのそれに比べて十分な通信速度が得られていないものの，シミュレーション全体に占める通信負荷

参考文献[1] 西崎 一郎，上田 良文，佐々木 智彦，慈善くじによるグローバル・コモンズの保全のための資金調達と人口社会モデルを用いたシミュレーション
分析，システム制御情報学会論文誌，Vol.17，No.7，pp.288-296(2004)．
[2] Tadahiko Murata, Hiroshi Arikawa, Sen-ichiMorishita, Taihyo Maeda, “A Design of Problem
Solving Environments for Policy Making
Assistance Using MAS-Based Social Simulation,”
Proc. of 3rd Int’l Conf. on e-Science and Grid
Computing, pp. 521-528, 2007.
[3] Hiroshi Arikawa, Sen-ichi Morishita, Tadahiko
Murata, “Performance Improvement of GridRPCbased Multi-Agent Simulation Software,” PG Lab
Discussion Paper Series, No.20, October, 2007.