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| 講演名 | 2022-03-10 14:40 合意制御におけるネットワーク中心性制約を用いたデータ駆動最適化におけるクラスタリング手法に関する検討 ○小川翔也・石井光治（香川大）  IT2021-109 ISEC2021-74 WBS2021-77 RCC2021-84 |
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| 抄録 | （和） | 複雑なネットワークにおける合意制御では，合意制御アルゴリズム内のパラメータ（エッジ重み）がアルゴリズム全体の振る舞いに大きく影響するため，適切なパラメータ設計が重要な問題となる．先行研究において，深層学習の一種である深層展開を複雑なネットワークを持つ合意制御アルゴリズムに用いたデータ駆動型合意制御アルゴリズムが提案され，制御特性を改善することが報告されている．しかし，先行研究は固定のネットワークトポロジーでのみ機能するエッジ重みを学習し，ネットワークトポロジーに汎用性がない． そこで筆者らは，ネットワーク中心性を用いて，同じ中心性の値を持つノードは同じ重みを持つという制約を付加することで，ネットワークトポロジーに対して汎用性を持つデータ駆動型最適化を提案した．ネットワークの中心性は複数あるが，本研究では次数中心性，固有ベクトル中心性，媒介中心性，PageRankを制約に用いることで，ネットワーク内のノードの中心性の値に依存した制約を付加した学習を行う． 次数中心性以外の中心性は，連続値で与えられるため，制約に用いるためには連続値をクラスタリングする必要がある．クラスタリング手法は中心性を制約に写像する意味があり，その設計は性能に大きく影響を及ぼす．そのため本稿では，各中心性のクラスタリング手法が合意制御特性に与える影響を解析し，準最適なクラスタリング手法に関して示す． |
| （英） | In consensus problems in complex networks, the convergence performance deeply depends on the weighting factors. IKishida et.al. have proposed the data-driven optimization method for the consensus problem with a complex network and that optimized weights can significantly improve the convergence performance. However, since it provides the optimum weighting factors only for the focused network topology, the calculated weighting factors cannot be applied to the case with different network topology. The authors have previously proposed the data-driven optimization method with the constraint that the nodes with the same network centrality should have the same weighting factor, which leads to the versatility of the applied network topology. Although there are several types of centrality, in this study, degree centrality, eigenvector centrality, betweenness centrality, and PageRank are used as constraints. Since centrality other than degree centrality is given as a continuous value, it is necessary to cluster the continuous values in order to use them as constraints. The clustering method is meant to map the centrality to the constraints, thus its design criterion determines the convergence performance. This study reveals the relationship between the clustering methods and the performance, and provides a suboptimal clustering methods corresponding to the type of network topology as well as the type of applied network centrality. |
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| キーワード | （和） | 合意制御 / データ駆動型アルゴリズム / 深層展開 / ネットワーク中心性 / / / / |
| （英） | Consensus Problem / data-driven algorithm / deep-unfolding / network centrality / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 431, RCC2021-84, pp. 155-160, 2022年3月. | |
| 資料番号 | RCC2021-84 | |
| 発行日 | 2022-03-03 (IT, ISEC, WBS, RCC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IT2021-109 ISEC2021-74 WBS2021-77 RCC2021-84 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IT ISEC RCC WBS |
| 開催期間 | 2022-03-10 - 2022-03-11 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ISEC・IT・RCC・WBS合同研究会 |
| テーマ（英） | Joint Meeting of ISEC, IT, RCC, and WBS |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCC |
| 会議コード | 2022-03-IT-ISEC-RCC-WBS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 合意制御におけるネットワーク中心性制約を用いたデータ駆動最適化におけるクラスタリング手法に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Optimum Clustering Method for Data Driven Consensus Problem considering Network Centrality |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 合意制御 / Consensus Problem |
| キーワード(2)（和/英） | データ駆動型アルゴリズム / data-driven algorithm |
| キーワード(3)（和/英） | 深層展開 / deep-unfolding |
| キーワード(4)（和/英） | ネットワーク中心性 / network centrality |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 翔也 / Shoya Ogawa / オガワ ショウヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 香川大学 (略称： 香川大) Kagawa University (略称： Kagawa Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石井 光治 / Koji Ishii / イシイ コウジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 香川大学 (略称： 香川大) Kagawa University (略称： Kagawa Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-10 14:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCC |
| 資料番号 | IT2021-109, ISEC2021-74, WBS2021-77, RCC2021-84 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.428(IT), no.429(ISEC), no.430(WBS), no.431(RCC) |
| ページ範囲 | pp.155-160 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-03-03 (IT, ISEC, WBS, RCC) |
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