著者

高橋 俊博 水田 寛之

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.95, pp.9-12, 2006-09-14

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近年 大規模な現象をシミュレーションできるAgent-Based Simulation(ABS)システムの必要性が高まっている.我々は,BlueGene上に大規模なABSフレームワークを構築した.エージェント間の通信量が大きいとき,ノード間の通信量が増大しABSのパフォーマンスに影響を与える.エージェント間の通信量が大きいエージェント同士を同一ノードに配置することで,ノード間の通信量を削減することができる.この問題に対し,非常に単純で効果的なアルゴリズムを提案し,実験によって有効性を示した.In recent years the importance of large-scale Agent-Based Simulation(ABS) that can handle large complex systems is increasing. We developed a large-scale ABS framework on BlueGlue. When the number of transmissions among the agents is large, the transmission cost seriously affect the nodes by clustering the agents which communigate heavily with each other. This problem can be formulated as a Maximum-Frow and Minimum-Cut Problem. In this paper we present an efficient algorithm to find an approximate solution. Our algorithm is reliable, simple and efficient in ABS. We demonstrate its benefical effects with some experiments.