第 6 章 実験
6.4 実験シナリオ
上記のフィールド上のエージェントに新しい部品を配布する実験を行う。
比較交換方式：上記フィールドにIIS,Enterprise,NCSAの部品をもったエージェン トを各一体ずつ参加させ、配布状況を調べる。
push 方式：上記フィールドのエージェント一体一体にIIS,Enterprise,NCSAの部品 を持たせる保守を順次行う。携帯端末からノード群までの回線は電話回線のため、
配布には4000msかかる。
pull方式：本来は携帯端末を常に見張り、アップデートがあったときに部品を送付 してもらうというアプローチであるが、アップデートの監視時間を細かく取ると、
push 方式とほぼ同じ結果になるため、本実験では push方式のみ実験を行った。
6.5
実験結果
6.5.1
実験環境
100スペースのエージェントスペースをシミュレートするシミュレータを作り、基礎実 験(表6.1)の結果をもとに設定したパラメータ(表6.3)でシミュレーションを行った。
6.5.2
実験結果
-部品配布スピード
部品配布率
以下の図は部品配布開始後30秒間で全エージェントの何％に各部品が配布されたかを 示す。
エージェント数/ランタイム数 =0.04 の場合。
100スペースに対し4体のエージェントが活動したが、一度も出会わずに活動した ため、比較交換方式での部品の配布は行われなかった。
図 6.4: 部品配布率-エージェント数：4
エージェント数/ランタイム数 =0.1 の場合。
100スペースに対し10体のエージェントが活動。まだ従来方式のほうが確実に部品 を配布している。
図 6.5: 部品配布率-エージェント数：10
エージェント数/ランタイム数 =0.25 の場合。
100 スペースに対し25体のエージェントが活動。従来方式での配布が全エージェ ントに行き渡らなくなっている。IIS 用の部品を持つエージェントが早期の段階で 他のエージェントに出会ったため、急激に配布率を伸ばし、エージェント全体の約
80%のエージェントがIIS用の部品を持った。従来方式とほぼ同程度の結果が期待 できる。
図 6.6: 部品配布率-エージェント数：25
エージェント数/ランタイム数 =0.5 の場合。
全スペースの半分にエージェントが存在している状態。従来方式では全体のわずか
10%程度にしか部品を配布できない。
図 6.7: 部品配布率-エージェント数：50
エージェント数/ランタイム数= 1 の場合。スペースの数と同数のエージェントが 存在している状態。ほぼ全てのエージェントに部品が配布された。
図 6.8: 部品配布率-エージェント数：100
総仕事量
システム全体で部品配布開始後３０秒間に全エージェントが行った総仕事量を示す。
従来方式
図 6.9: 総仕事量-従来方式
比較交換方式
図 6.10: 総仕事量-比較交換方式
仕事率
従来方式と、比較交換方式の１エージェント当たりの行った仕事量を示す。
図 6.11: １エージェント当たりの仕事量
エージェントの数が20体を超えたあたりから、比較交換方式のほうが仕事量が勝って いる。
6.5.3
結論
本例題での実験では、エージェントの数が多くなればなるほど、比較交換方式のほうが 迅速に配布が行われた。このため、場に対して比較的エージェントの数が少ないシステム では従来の方式を利用し、エージェントの数が比較的多くなる場合には比較交換方式のほ うが有利である。