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競合を解決するためのエリア内行動のスケジューリング

競合を解決するためのエリア内行動のスケジューリング. Faction Scheduling in Area to Solve Service Confliction. 立命館大学大学院 データ工学研究室 毛利 有貴. 背景. ユーザは、自らが存在するエリアの中で享受できるサービスに対して、常に意識していなければならない サービスの利用方法 他のユーザ間での競合. ユーザが多忙な状況では、必要な行動を忘れがちになる. 明日も明後日も会議 今週は忙しいなぁ 切符の購入、 忘れそうだな. 来週、出張かぁ 切符買わなきゃ. 意識させないコンピューティング.

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競合を解決するためのエリア内行動のスケジューリング

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Presentation Transcript


  1. 競合を解決するためのエリア内行動のスケジューリング競合を解決するためのエリア内行動のスケジューリング Faction Scheduling in Area to Solve Service Confliction 立命館大学大学院 データ工学研究室 毛利 有貴

  2. 背景 • ユーザは、自らが存在するエリアの中で享受できるサービスに対して、常に意識していなければならない • サービスの利用方法 • 他のユーザ間での競合 • ユーザが多忙な状況では、必要な行動を忘れがちになる 明日も明後日も会議今週は忙しいなぁ切符の購入、忘れそうだな 来週、出張かぁ切符買わなきゃ

  3. 意識させないコンピューティング • ユーザが意識していない時に適切なサービスを提供 • エリアからの情報とユーザのスケジュールからその場にあったサービスを提供 エリアに組み込まれた計算機器 その場と 個人に あった サービス提供 スケジュール帳 携帯端末 エリアの状態

  4. 携帯端末 ユーザ エリアを管理するサーバ ToDoアクション生成機能 行動スケジューリング機能 問題点と解決機能モデル • ユーザのスケジュールから必要な行動・サービスの取得 • ユーザのスケジュールからサービスが行える場所の設定 • エリア内に、同一なサービスを求めるユーザが複数存在した場合 エリアに存在するサービスの一覧 行動仲裁機能 スケジュール入力

  5. 資源 スケジュール スケジュール 資源 スケジュール スケジュール 行動仲裁機能 • 各ユーザからこのエリアで行いたいスケジュールを収集 • 収集したスケジュールをスケジューリングを行い、各ユーザにそのスケジュールが行えるか否か判断 ユーザA 行動仲裁機能 利用状況 ユーザB 競合? A B スケジューリング

  6. スケジューリング手法 • 各ユーザから,行動のスケジュールをもらう • それらの行動スケジュールを比較を行い,競合が起こらなければ,各ユーザがスケジュールした通りに行動を行ってもらう 行動仲裁機能 A 資源 B 資源A A B 資源B A 資源C B 現在 時間 ユーザA ユーザB 資源 資源 A B 資源A 資源A A B 資源B 資源B A 資源C 資源C B 現在 現在 時間 時間

  7. 再スケジューリング • 競合が起こったさい,行動のタスク数が少ない場合は行動仲裁機能でスケジューリングを行う • スケジューリングを行うさいは,締切り,最早実行時刻,各ユーザの滞在時間を考慮 行動仲裁機能 A A 資源 A B 資源A B A B 資源B A A B 資源C B B 現在 時間 ユーザA ユーザB 資源 資源 A A B B 資源A 資源A A A B B 資源B 資源B A A 資源C 資源C B B 現在 現在 時間 時間

  8. 各ユーザのこのエリアにおける未来のスケジューリングを考慮し一番余裕のないユーザに資源を提供を行う各ユーザのこのエリアにおける未来のスケジューリングを考慮し一番余裕のないユーザに資源を提供を行う 再スケジューリングによる問題 • 行動仲裁機能で再スケジューリングを行っても競合する場合 • エリアに非常に多くの人が存在し,再スケジューリングできない場合 A 行動仲裁機能 A 資源 資源A 資源B B 資源C B 現在 時間 ユーザA ユーザB 資源 資源 A A 資源A 資源A A B 資源B 資源B 資源C 資源C B B 現在 現在 時間 時間

  9. 競合 タイトなスケジュールによる優先 • 競合が起こったタスクが実行されず後にずれることで,未来に行うタスクにどれだけきつくするかを比較を行う • タイトなスケジュールなユーザに優先的に資源を提供 ユーザA Today Tomorrow Day after Tomorrow T3 T3 T0 T4 T5 T2 T2 T5 L5 L3 L2 ユーザB L4 L4 T1 T4 Deadline

  10. C ETDn = (Deadline n ‐ Current) × ×Sa a STn=T +・・・+Tn 1 T3 T1 T4 T2 T5 Ln E n = Tn L<0のユーザ,また,実行可能回数Eが低いユーザは,タイトなスケジュールとみなされ優先的に資源の提供を行う タイトなスケジュールの発見手法 T : ユーザが持っているタスクの最悪実行時間 ST : タスクの最悪実行時間の合計 ETD : 未来にどのくらいの訪れるかの予測 締切りまでの期間 Deadline : タスク締切りの日時 Current : 現在の日時 a : 過去一定期間 C : 過去一定期間にこのエリアに来た回数 Sa : このエリアの過去平均滞在時間 L:Deadlineまでの余裕 Ln=Deadline n ‐ STn E:実行可能回数 ST L T5 T5 T5 T5 T5 T5 T5 現在 ETD 未来 T E : 7.

  11. まとめ •  ユーザが意識していない時に適切なサービスを提供 • 行動仲裁機能:エリア内の資源の制約から発生する競合を仲裁 • タスクの少ない場合は行動仲裁機能で再スケジューリング • タスクの多い場合,かつ,再スケジューリングが不可能な場合,各ユーザの未来のスケジュールを考慮し,一番余裕のないものに資源を提供 • 今後は実装および実験を行い、評価を行っていきたい

  12. ToDoアクション生成機能 宿泊先の予約 東京行きの切符の購入 出張先までの地図 2006/12/7 2006/12/7 2006/12/7 50分 10分 10分 切符売場 切符売場 切符売場 80 50 80

  13. ユーザ 現在 2007年7月1日 行動1 行動2 行動3 切符購入 定期券の更新 ツアー予約 2007/7/4 2007/7/6 2007/7/7 5分 15分 10分 Sa=20 C D1 T1 T1 T1 T3 T1 T1 T3 T3 T1 T1 T1 行動1 T2 T2 T2 T2 T2 T2 C D2 T1 T1 行動2 C D3 行動3 ToDoアクション生成機能

  14. ユーザ 現在 2007年7月1日 行動1(T1) 行動2(T2) 行動3(T3) 切符購入 定期券の更新 ツアー予約 2007/7/4 2007/7/5 2007/7/6 5分 15分 10分 Sa=20 T1 T1 T1 T1 T3 T3 T3 C D1 T2 T2 T2 T2 T2 T2 T1 T1 T1 T1 T1 T1 C D2 C D3 ToDoアクション生成機能

  15. 行動スケジュール 意識させないコンピューティング エリアに組み込まれた計算機器 予定表 その場と個人にあった サービス 携帯端末

  16. 行動スケジュール 行動スケジュール 行動スケジュールA 行動スケジュールB ユーザA 資源 利用状況 行動仲裁機能 競合? ユーザB 資源 比較 行動仲裁機能

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