Project/Area Number |
20K19739
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 60010:Theory of informatics-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
河瀬 康志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任准教授 (90734559)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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Keywords | 公平割当 / 無羨望性 / 多項式時間アルゴリズム / NP困難性 / 組合せ最適化 / 公平分割 / アルゴリズム的ゲーム理論 |
Outline of Research at the Start |
本研究では,複数の意思決定者が関わるようなゲーム理論的状況において,望ましい解を実現する制度の設計や計算をするための手法の開発を行う.特に,真に望ましい解が存在しない場合や,存在しても計算が難しい場合に着目し,望ましい性質を多少諦めることにより,解を求めることを目指す.その際には,組合せ最適化の近似手法を用いることにより,解の品質保証と効率的な計算を両立するようなアルゴリズム設計を行う.
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、複数の意思決定者が関わるゲーム理論的な状況で、望ましい解を実現するための制度設計や計算手法を開発することです。当該年度には、主に3つの研究課題を取り上げました。 1つ目は、「複数人で利用した料金の分配方法」についての研究です。この課題は、オフィスの使用料やタクシーの運賃を分配する場合に応用されます。この際、全員が同じタクシーを利用する場合はShapley値で分配することが公平な方法ですが、複数のタクシーに分かれる場合はどのように分配すればよいかの標準的な方法はありません。この研究では、無羨望性、社会的効率性、交換に関する安定性などの性質を調べ、いくつかの望ましい性質を満たすアルゴリズムを提案しました。 2つ目の研究課題は、「制約付きマッチングにおける与えられたマッチングのパレート効率性を確認するアルゴリズム」です。制約付きマッチングは、異なるグループの要素を互いにマッチングさせる問題であり、実際の社会や市場において多くの問題があります。この研究では、パレート効率的なマッチングが逐次独裁方式で特徴づけられるための条件は、制約がマトロイド性を満たすことであることを明らかにしました。 3つ目の研究課題は、「累積プロスペクト理論に基づく最適な宝くじの設計」です。累積プロスペクト理論は、不確実な状況下での意思決定モデルの1つであり、行動経済学の分野で提唱されました。本研究では、この理論に基づく選好を持つエージェントに対して宝くじを販売する場合に、どのような返金確率にすることが収益を最大化するために最適であるかをモデル化し、効率的に最適解を計算するアルゴリズムを提案しました。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
これまでの研究成果から、この研究は順調に進んでいるといえる。研究の目的である、複数の意思決定者が関わるゲーム理論的な状況で、望ましい解を実現するための制度設計や計算手法を開発することについて、3つの課題で進捗を得ることができました。これらの成果のうち最初の2つについてはSAGTとMATCH-UPという査読付き国際会議での発表を行なっています。その他にも前年度に得た「補助金を用いた公平割当」に関する成果をマルチエージェント分野のトップ国際会議であるAAMASで発表するなど、おおむね順調に進んでいるといえる。
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Strategy for Future Research Activity |
引き続き効率性と公平性を両立するようなメカニズムの設計について研究を行う.特に制約付きマッチングについては,戦略的操作が不可能なメカニズムが設計できるための条件を特徴づけすることを目指す.メカニズムを適用する際には参加者から選好を集める必要があるが,その際に戦略的に嘘の選好を提出するインセンティブがないようにすることが安定的な実行のためには重要となる.また,公平性と効率性を両立するような決定的メカニズムは単純な場合でも存在しないが,確率を用いた場合にはどのような制約であれば可能かどうか調査する.
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Report
(3 results)
Research Products
(13 results)
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[Journal Article] Fair Ride Allocation on a Line2022
Author(s)
Yuki Amano, Ayumi Igarashi, Yasushi Kawase, Kazuhisa Makino, Hirotaka Ono
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Journal Title
Lecture Notes in Computer Science
Volume: 13584
Pages: 421-435
DOI
ISBN
9783031157134, 9783031157141
Related Report
Peer Reviewed / Open Access
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[Journal Article] Fair and Truthful Mechanism with Limited Subsidy2022
Author(s)
Hiromichi Goko, Ayumi Igarashi, Yasushi Kawase, Kazuhisa Makino, Hanna Sumita, Akihisa Tamura, Yu Yokoi, and Makoto Yokoo
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Journal Title
Proceedings of the International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems 2022 (AAMAS2022)
Volume: -
Pages: 534-542
Related Report
Peer Reviewed
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