| Project/Area Number |
22H00533
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
伊藤 孝行 京都大学, 情報学研究科, 教授 (50333555)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
奥原 俊 三重大学, 工学研究科, 講師 (10754468)
Rafik Hadfi 京都大学, 情報学研究科, 特定准教授 (30867495)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥39,520,000 (Direct Cost: ¥30,400,000、Indirect Cost: ¥9,120,000)
Fiscal Year 2025: ¥7,930,000 (Direct Cost: ¥6,100,000、Indirect Cost: ¥1,830,000)
Fiscal Year 2024: ¥7,930,000 (Direct Cost: ¥6,100,000、Indirect Cost: ¥1,830,000)
Fiscal Year 2023: ¥8,190,000 (Direct Cost: ¥6,300,000、Indirect Cost: ¥1,890,000)
Fiscal Year 2022: ¥7,800,000 (Direct Cost: ¥6,000,000、Indirect Cost: ¥1,800,000)
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| Keywords | マルチエージェント / 自動交渉 / 合意 / 創造的合意形成 / 効用関数 / マルチエージェントシステム / 合意形成 / 自動交渉エージェント / コレクティブインテリジェンス / 複雑な交渉環境 / 合意形成シミュレータ / 実世界応用 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、複雑な交渉環境におけるマルチエージェントの創造的な合意形成アルゴリズムを実現し実世界応用する。ここでは、合意案が事前に明らかでない状況下でも新しい合意案を創造的に生成する交渉アルゴリズムを実現する。例えば、実世界では当初は合意案がない状況下でも、話し合いをして、新たな論点やアイデアを集め、それまでにはなかった合意案を見出し、合意に達することは多い。本研究では、現実の不確実な状況を表現できる新しい動的交渉空間モデルを提案する。エージェントは、深層強化学習を用い、人間も気づかない創造的な合意を実現する。以上を用いて、エージェントに基づく合意形成支援システムを実現し、実世界に応用する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、複雑な交渉環境におけるマルチエージェントの創造的な合意形成アルゴリズムを実現し実世界応用する。ここでは、合意する候補案が事前に明らかでない複雑な状況下でも新しい合意案を創造的に生成する交渉モデルとそのアルゴリズムを実現する。本研究では、以下の３つの研究項目を設定している。【研究項目１】創造的なマルチエージェント合意形成アルゴリズムの確立。【研究項目２】マルチエージェント合意形成シミュレータの構築。【研究項目３】SNSに基づく合意形成支援システムの実世界応用。
計画書とおり、2022年、研究項目１に関してすぐにスタートした。具体的には、不確実性を含むグラフ効用モデルの精緻化や、交渉プロセスモデルの開発に着手し進めている。国際会議ACAN2022での発表などを行なった。また、計画書では、2023年にスタートする予定だった研究項目２についても研究を開始することができた。具体的には、エージェント合意形成に関連し、その競技会に向けて社会選択機構の競技会フレームワークの設計を行なった。また、合意を必ずしも履行する保証がない場合のリスクを考慮した合意形成についてのシミュレーションを提案している。以上の内容について、国際会議ACAN[1]、人工知能学会の全国大会[2]で採択されている。
[1]Yuchen Liu, Rafik Hadfi and Takayuki Ito, Concession Strategy Adjustment in Automated Negotiation Problems, ACAN2022, in conjunction with IJCAI2022, July 24th, 2022.
池田樹生, 伊藤孝行, “合意を履行しないリスクのある環境下での自動交渉シミュレーション”, 人工知能学会全国大会, 熊本, 2023.06.06-09(予定)
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本研究では、以下の３つの研究項目を設定した。【研究項目１】創造的なマルチエージェント合意形成アルゴリズムの確立。【研究項目２】マルチエージェント合意形成シミュレータの構築。【研究項目３】SNSに基づく合意形成支援システムの実世界応用。
研究項目１については2022年度からすぐに研究を開始し、すでに国際ワークショップなどに1件の投稿がある。今後さらに拡大していく予定であり、計画以上に進展している[1]。研究項目２については、リスクを考慮した自動交渉エージェントについてシミュレーションを行い、人工知能学会で発表予定である。また、競技会のフレームワークについては、トップカンファレンスの国際会議IJCAI2023に競技会として採択され、IJCAI2023で開催予定である。以上のように、当初の計画以上に進展している。
1]Yuchen Liu, Rafik Hadfi and Takayuki Ito, Concession Strategy Adjustment in Automated Negotiation Problems, The 13th International Workshop on Agent-based Complex Automated Negotiations (ACAN2022), in conjunction with IJCAI2022, July 24th, 2022.
池田樹生, 伊藤孝行, “合意を履行しないリスクのある環境下での自動交渉シミュレーション”, 人工知能学会全国大会, 熊本, 2023.06.06-09(予定)
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究では、以下の３つの研究項目を設定した。【研究項目１】創造的なマルチエージェント合意形成アルゴリズムの確立。【研究項目２】マルチエージェント合意形成シミュレータの構築。【研究項目３】SNSに基づく合意形成支援システムの実世界応用。
研究項目１については2022年度からすぐに研究を開始し、すでに国際ワークショップなどに1件の投稿があるが今後、モデルの精緻化および理論化を進める予定である。さらに、Opnion Diffusionモデルを取り入れた数理モデルの方法を探索中である。研究項目２については、リスクを考慮した自動交渉エージェントについてシミュレーションを行い、人工知能学会で発表予定であり、これをさらにブラッシュアップし、国際会議に投稿予定である。シミュレーション自体をさらにpolishする予定である。また、競技会のフレームワークについては、トップカンファレンスの国際会議IJCAI2023に競技会として採択され、IJCAI2023で開催予定で、このフレームワークに基づくエージェントを設計していく予定である。
1]Yuchen Liu, Rafik Hadfi and Takayuki Ito, Concession Strategy Adjustment in Automated Negotiation Problems, The 13th International Workshop on Agent-based Complex Automated Negotiations (ACAN2022), in conjunction with IJCAI2022, July 24th, 2022.
池田樹生, 伊藤孝行, “合意を履行しないリスクのある環境下での自動交渉シミュレーション”, 人工知能学会全国大会, 熊本, 2023.06.06-09(予定)
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