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公表論文> 論文> 分散型e-Learning システムにおけるエージェントのスワッピング機能について

日本語タイトル 分散型e-Learning システムにおけるエージェントのスワッピング機能について
著者
  1. Junya Kishida（岸田 純弥）
  2. Takeshi Yoda（余田 剛志）
  3. Shin-ichi Motomura（本村 真一）
  4. Takao Kawamura（川村 尚生）
  5. Kazunori Sugahara（菅原 一孔）
論文誌 第9回IEEE広島支部学生シンポジウムCDROM論文集
巻
号
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出版年 2007年11月
概要 本稿では，P2Pモデルに基づく分散型e-Learningシステムにおけるエージェントのスワッピング機能について述べる．本システムの学習コンテンツは問題や採点機能を持つエージェントで，エクササイズエージェント(以下EAと略する)と呼ばれる．EAはシステムに参加するコンピュータ(以下ノード)に分散される．本システムの起動は1つのノード上で行われる．この時多数のEAが生成されるため，EAを全て主記憶上で動作させると起動するノードの主記憶容量を越える数のEAは生成できない．また，エージェント対スレッドは1対1であるため，同時実行可能なEAの数は各OSに定められている最大スレッド数に限られる．そこで本システムに，EAを中断し二次記憶に保存し，必要に応じて再開させ主記憶上で動作させるEAのスワッピングを実現し，問題を解決する．我々はエージェントフレームワークにエージェントのスワッピング機能を実装し，EAのスワッピングを実現した．
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