100台超のマルチエージェントを支えるデルタ・アウェアなオーケストレーション基盤：エッジ計算のためのスケーラブル手法
arXiv cs.LG / 2026/4/23
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要点
- 本論文は、エッジ上の大規模マルチエージェント運用で100体を超えると「Synergistic Collapse（相乗的崩壊）」が起き、単体の最適化では抑えきれない超線形の性能劣化が生じることを示します。
- Smart Cityで150台のカメラとMADDPGを用いた例では、Deadline Satisfactionが78%から34%に低下し、年間のコスト超過が約18万ドル発生したと報告しています。
- その上で、DAOEF（Delta-Aware Orchestration for Edge Federations）として、Differential Neural Caching、Criticality-Based Action Space Pruning、Learned Hardware Affinity Matchingを統合し、行動空間の指数的増大、空間的に近いエージェント間の計算冗長性、タスク非依存のハードウェアスケジューリングを同時に扱います。
- 実験では、各仕組みは必要だが単独では不十分で、いずれかを削除するとレイテンシが40%以上悪化するため、効果が足し算ではなく相互依存であることが裏付けられます。
- さらに、DAOEF全体では3仕組みを別々に適用する場合よりも乗法的な改善（1.45倍）と大幅なレイテンシ削減（200エージェントのクラウドで62%、250体まで準線形の増加）を、データセット（100〜250体）と20台の物理テストベッドで確認しています。
