Research Project
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
マルチエージェントシステムにおいて、エージェント間の衝突を解決できる自動交渉は必須の技術である。近年、高い性能を示すことから、交渉戦略やプロトコルの構築に機械学習を用いるアプローチが注目されている。そこで、自動交渉と機械学習の融合を実現するために必要な学習フレームワーク、および、それらを実現するための方法論と必要な資源、その構築方法を明らかにする。上記を実現するために、交渉エージェント戦略および効用関数、交渉プロトコルを獲得するための機械学習モデルであるEnd-to-EndモデルやEncoder-Decoderモデルを検証するとともに、学習用資源と共通評価基盤の構築を行う。