Control Agent Design for Noncooperative Selfish Multiagent Systems

• Project/Area Number: 19K04440
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 21040:Control and system engineering-related
• Research Institution: Setsunan University (2020-2023); Osaka University (2019)
• Principal Investigator: Kanazawa Takafumi 摂南大学, 理工学部, 准教授 (90452416)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2019: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: システム工学 / 制御工学 / マルチエージェントシステム / 集団ゲーム / 非協力ゲーム

Outline of Research at the Start

本研究は，互いに非協力的で利己的に振る舞うエージェントからなるシステムにおいて，全体の目的をエージェント集団との相互作用を通じて実現する「制御エージェント」の設計法の確立を目的とする．補助金配分を通して利己的エージェント集団と相互作用する制御エージェントをモデル化し，目標状態の安定化条件について調べる．次に，目標状態の代わりにシステム管理者の目的関数が与えられるとし，それを最適化するための制御エージェントの利得関数と行動の更新規則の設計を行う．さらに，これらの結果を工学的問題に応用する．

Outline of Final Research Achievements

This research introduces a design method of control agents that realize the total purpose of whole system in noncooperative games with many selfish agents. In the case where many agents handle multiple tasks cooperatively, we propose an agent-based task allocation method. In the method, selecting tasks selfishly, agents can find optimal task allocation autonomously. The task allocation method is also applied to sensing networks that solve both dynamic coverage and target tracking. A subsidy allocation method is introduced to realize the target state in the case where the agents cannot recognize the difference in values among them. The subsidy allocation method is also applied to control selfish routing with departure time selection.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

情報技術やAIの発展に伴って単独で知的な振る舞いが可能な自律エージェントの活躍の場が広がっている一方で，複数のエージェントの協調的な振る舞いの設計の重要度はますます高まっている．本研究は，自律分散的に大規模な問題を解決する人工的なエージェントの設計法の提案という意味で，この問題に取り組むものである．また，システムが大型化・複雑化する中で，管理者がその行動を直接制御できないエージェントが利己的に振る舞ったとしても，全体として望ましい状態を実現するための（税や補助金を用いた）間接的な制御理論は，工学的な問題のみならず社会的な問題へも応用可能性を持つ発展性の高いものである．

Research Products

• [Presentation] レプリケータダイナミクスにおける任意目標状態の定率税に基づく安定化 (2024)
  • Author(s): 金澤 尚史
  • Organizer: 電気情報通信学会 システム数理と応用研究会
• [Presentation] モバイルセンサネットワークにおける動的被覆・目標追跡タスクの集団ゲームに基づく分散割当法 (2023)
  • Author(s): 金澤 尚史
  • Organizer: 電気情報通信学会 システム数理と応用研究会
• [Presentation] 出発時刻選択を考慮した利己的ルーティングに対する積分器を用いた通行料設計について (2022)
  • Author(s): 金澤 尚史, 志原 隆一郎
  • Organizer: 電気情報通信学会 システム数理と応用研究会
• [Presentation] マルチエージェントシステム〜利己的エージェント集団による分散制御系設計〜 (2021)
  • Author(s): 金澤 尚史
  • Organizer: 摂南大学融合科学研究所 第6回研究講演会
  • Invited
• [Presentation] 選択可能タスクの削減を考慮した複数種エージェントに対する大域最適タスク割当法 (2020)
  • Author(s): 渡邉 大樹，金澤 尚史
  • Organizer: 電子情報通信学会 システム数理と応用研究会
• [Presentation] 出発時刻選択を考慮した利己的ルーティングに対する各辺の課税額決定法 (2020)
  • Author(s): 松井 義樹，金澤 尚史
  • Organizer: 第7回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム
• [Presentation] 分散スミスダイナミクスに基づいた複数種のエージェントに対する大域最適タスク割当法 (2020)
  • Author(s): 渡邉 大樹，金澤 尚史
  • Organizer: 第7回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム
• [Presentation] 集団を区別しない成功の模倣に対するPI制御法 (2020)
  • Author(s): 梶山虎宇，金澤尚史
  • Organizer: 電子情報通信学会 システム数理と応用研究会
• [Presentation] 集団に依存しない模倣ダイナミクスにおける目標戦略分布実現のための補助金配分法 (2019)
  • Author(s): 梶山 虎宇，金澤 尚史
  • Organizer: 電子情報通信学会 システム数理と応用研究会
• [Presentation] Subsidy-Based Realization of Target Strategy Distribution for Population-Independent Imitative Dynamics (2019)
  • Author(s): Kou Kajiyama and Takafumi Kanazawa
  • Organizer: 2019 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics
  • Int'l Joint Research