マルチエージェントシステムにおける自律的組織化と割当問題の効率化の相互作用の研究
【研究分野】知能情報学
【研究キーワード】
分散協調問題 / 負荷分散 / 提携形成問題 / チーム編成問題 / ノルム / 大規模分散システム / マルチエージェントシステム / 強化学習 / 提携形成 / 分散システム / 自己組織化 / 知的エージェント / 分散資源割り当て / マルチエージェント機械学習 / 組織ネットワーク / リソース割当 / 進化ゲーム / 分散協調資源割当問題 / マルチエージェント学習 / 組織化 / 自律ネットワーク / 最後通牒ゲーム / 協調ゲーム / 互恵性 / 分散資源割当問題 / 組織
【研究成果の概要】
本研究では、異なる能力を持つ多数のエージェントが処理を通じて自律的にグループを構成して、その中で適切なリソース／タスクを配分することで、効率的かつ全体の能力を最大限に引出す分散割当法を提案し、その評価とエージェント間の相互作用を調査した。特に本研究では、エージェントが構成するチームと利益配分、タスクの割り当ての関係を抽象化した繰り返しゲームとして表現し、エージェントの行動戦略と学習により効率向上をさせる制御の解明に注視した。その結果、行動戦略を自律的に学習する手法により、互恵行動による頑健な組織構造を築くこと、またその間を渡歩く合理行動をとるエージェントの混合が、効率をあげることが分かった。
【研究代表者】