@misc{oai:mie-u.repo.nii.ac.jp:00013031,
 author = {廣田, 裕哉},
 month = {Mar},
 note = {application/pdf, マルチエージェントシミュレーションは複雑で緊急な振る舞いを研究するためのアプローチである．マルチエージェントシミュレーションは群集シミュレーションや避難シミュレーションなどに用いられる．マルチエージェントシミュレーションにおいて，エージェントは他のエージェントまたは環境と相互作用を行うためエージェントの個体数が増加するほど計算コストが高い．また，シミュレーション中においてエージェントは，感情や性格などの状態を持っており，相互作用の際に特定の状態を持つエージェントを認識する．近年，マルチエージェントシミュレーションフレームワークが開発されており，いくつかはGPUを用いた高速化により大規模なモデルをシミュレートできる．しかし，SIMD 型実行を行うGPUでは，エージェントの状態を認識する機能は分岐処理を含むため性能低下の要因となる．本稿では，上記の問題を解決するために，効率的な分岐処理の軽減を提案する．同時に処理される個体の相互作用計算の範囲を同一化し最適化を行うことで従来手法と比較して約24 倍ほどの高速化を達成した．
 Multi-agent simulation is an approach to study complex and urgent behavior. Multi-agent simulation is used for crowd simulation, evacuation simulation, etc. In multi-agent simulation, agents are more computationally expensive as the number of agents increases as they interact with　other agents or environments. Also, during simulation, an agent has a state such as emotion or personality, and recognizes an agent having a specific state during interaction. However, on GPUs that perform SIMD-type execution, the ability to recognize the agent's state involves branch processing, which causes performance degradation. In this paper, we propose efficient branch processing mitigation to solve the above problems. By optimizing and optimizing the range of interaction calculation of simultaneously processed solids. We achieved about 24 times faster than the conventional method., 三重大学大学院 工学研究科 情報工学専攻 コンピュータ・ソフトウェア研究室, 37p},
 title = {状態を用いたマルチエージェントシミュレーションのスケジューリング最適化},
 year = {2019},
 yomi = {ヒロタ, ユウヤ}
}