Boid を用いたクラウド内のファイル検索システム

Boidを用いたクラウド内のファイル検索システムBoidを用いたクラウド内のファイル検索システム木下研究室　200902854　鈴木健人

研究背景 • 近年、クラウドコンピューティングが普及し取り扱うデータ量が大量になっている。 • 既存のファイル管理の手法では、検索などのファイル操作の効率に限界がある。 • 新たなファイルシステムを提案することで視覚的に見やすく探しやすいファイル検索を行えるようにしたい。

クラウドファイルシステムの構想 群を守るモデル。セキュリティ面から群から離れないような仕組みを作る Boid(群知能)を使った集まるという仕組みの最適化を図る道下小泉エージェント管理・フレンドシップモデル動き・クラスメートモデル（ベクトル）・Ant Colony Optimization 家族的類似視覚化したファイルの集合の中から重要度やフィルタを用いて制御し、目的のファイルを探し出す。・ファイルのタグ、色要素任意のファイル任意のファイル・群集合（ふるまいの履歴）（スカラ）鈴木任意のファイル・リンゴ・赤色・甘くて、美味しいです。アクセスの順番、ふるまいの履歴などファイルの持つ”形”から情報をセパレートする「動き」と「要素」の橋渡しとして家族的類似（パラメータ）が用いられる。任意のファイル安竹クラウドファイルシステムの様々な仕組みを総括しての、総合的な実装を目的とする。キーワードやファイルの中身から、含用率から重要度や群の中心を判断する竹村石田

クラウドファイルシステムの構想 視覚化したファイルの集合の中から重要度やフィルタを用いて制御し、目的のファイルを探し出す。鈴木

目的大量にあるファイルを視覚化することにより見やすく、検索しやすいファイルシステムを提案することを目的としている。 • ファイルの集合を群れとして考える。 • ファイルに重要性を持たせ、重要度に応じて群れを制御する。 • ファイルの表示を制限する。 →Boidを用いて群れをモデル化させる。 →重要度を定義し、ファイルに設定する。重要度を選択できるようにし選択に応じて群れの中のファイルの位置を変える。 →フィルタを作成し、条件に合うファイル以外は表示しないようにする。

Boid • Boidとは3つのルールを規定するだけで鳥の群れをシミュレーションできるというもの。 • 分離：近くにいる仲間と衝突しないようにする。 • 整列：近くの仲間と速度を一致させようとする。 • 結合：近くにいる仲間に周りを囲まれた状態になろうとする。分離整列結合

重要度の選択とフィルタ • 重要なファイルはユーザーによって違うのでなにを重要としているかを選択できるようにする。 • ファイルに重要度を持たせそれを選択できるようにする。 • 大量のファイルをすべて表示させると見づらいので表示させるファイルを制限する。 • フィルタを作り、条件以外のファイルは表示しないようにする。 Aの重要度を選択 A B 条　件

重要度の定義 すべてのファイルに重要度を設定し、群れの中でのファイルの位置を決める。重要度を定義 • 使用頻度　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　使用回数が多く、かつ閲覧日が新しいファイルほど重要度が高いとする。 • 時系列　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　仕事や学校での、課題などの締め切りを設定する。締め切りが近いファイルが重要度が高いとする。 • ノルマ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ノルマが設定されている仕事に対して、ノルマが達成されていない場合は重要度が高いとする。

重要度の選択 • 重要度を選択できるようにすれば選択に応じて重要とするものが変わるため、探したいものによって中心にくるファイルが変わる。卒研大学使用頻度を重要度とした場合、「卒研」と「大学」では使用頻度が「卒研」の方が高いので、中心に集まる。・使用頻度使用回数　30回閲覧日　　1日前・使用頻度使用回数　25回閲覧日　　2年前

フィルタ • 画面に表示されるファイルが多くなると見づらい場合があるので、フィルタを作る。 • ファイルのタイムスタンプを取得し、その中の最終更新日から、更新日が今日、今週、今月と区切り、該当するファイル以外は表示しないようにする。 • ファイルの最終更新日をFileクラスのGetLastWriteTimeメソッドで参照し、更新日が新しいファイルを表示させるようにする。フィルタ今日今週今月

群れを作るアルゴリズム • ファイルごとに同じ範囲の結合、分離、整列の視野範囲を持たせる。 • 自分に最も近いファイルとの距離を出し、その距離がいずれかの視野範囲内の時にその行動を取ることで群れを作りだす。結合整列分離

餌追いアルゴリズム • 群れに行動を取らせるアルゴリズムとして、餌を撒き、餌の所へ群れが集まってくるようにすることで群れを動かすという行動を取らせることができる。 • 結合の2倍の範囲内に餌があると、餌とパーティクル間の距離が0になるまで処理を続ける。餌とパーティクル間の距離餌結合結合結合の2倍の範囲結合の2倍の範囲

餌追いアルゴリズム • 群れに行動を取らせるアルゴリズムとして、餌を撒き、餌の所へ群れが集まってくるようにすることで群れを動かすという行動を取らせることができる。 • 結合の2倍の範囲内に餌があると、餌とパーティクル間の距離が0になるまで処理を続ける。ファイル・・・・・・・・・(1) その距離がscope1(結合)の2倍の距離より小さい場合は、・・・・・・・・・・(2) 式(2)で角度を計算して餌との距離が0になるまで処理を続ける。

Boidと重要度の関係 • 重要度の高いファイルは餌追いアルゴリズムを適用し、重要度の低いファイルは餌を検知する範囲を０にすることで餌を認識させないようすることで重要度が高いファイルが群れの中心に集まるようにする。結合餌検知する範囲を０にする

アプリケーションを作成 • Boidをプログラムにして群れを作るアプリケーションを作成。 • パーティクルの数をファイル数に応じて、変わるように設定。 • 餌追いアルゴリズムを組み込み群れに行動を取らせることができた。餌ファイル

まとめ • Boidに餌追いアルゴリズムを組み込むことで、群れを作り出しその群れに行動を取らすことができ、Android端末上で動かすことができた。 • 重要度の組み込みとして仮に、重要度の低いファイルを赤い色のパーティクルとし、その検知範囲を０にして餌を検知できないようにした。

まとめ • 今回は、パーティクルの色はランダムで決めていたのでファイルの種類によって色を変えるなどしてパーティクルの色にも意味を持たせることを今後の課題とする。

Boid を用いたクラウド内のファイル検索システム