| Project/Area Number |
22K19813
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
Yokoo Makoto 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (20380678)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
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| Keywords | Σ2P完全問題 / MaxSAT / robust solution / 組合せ最適化 / 近似解法 / ゲーム理論 / マルチエージェントシステム |
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| Outline of Research at the Start |
人工知能の研究において，NP完全と呼ばれる，指数的な可能性の中から望ましい性質を満たす解を試行錯誤的に探索する問題が中心的な役割を果たしている．理論的には効率的な厳密解法は存在しないことが予想されているが，いくつかの問題 (充足可能性問題, 混合整数計画問題等) で大規模な応用事例に対応可能な効率的なプログラムが得られている．本研究では，Σ2P完全と呼ばれる問題の近似アルゴリズムを開発することを目標とする．直感的には，Σ2P完全問題を解くためには指数的な個数のNP完全問題を解くことが必要とされ，この問題はNP完全問題よりも格段に難しい問題となる．
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| Outline of Final Research Achievements |
In this project, we examine algorithms for solving sigma-2P-complete problems, which belongs to a class of problems that is one step higher than NP-complete problems in polynomial hierarchy. More specifically, we prove that a problem for minimizing the effect of adversarial attacks, when an adversary can modify a part of solutions of a weighted partial Max satisfiability problem, is sigma-2P-complete. Furthermore, we develop an exact algorithm for solving it. This result is published in Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI-2022) as a full paper. Furthermore, we present this work at Symposium on Multi Agent Systems for Harmonization 2022 Winter Symposium (SMASH22), which is awarded as one of best papers.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
特筆すべき点として，Σ2P完全と呼ばれる，多項式階層において困難さのレベルがNP完全問題よりも一段階上のクラスの問題に関して，近年発展が著しいSATソルバーと呼ばれる効率的な重み付き部分最大SAT問題を解くプログラムをサブルーチンとして用いて，現実的な時間内で最適解を得るアルゴリズムを開発したことがある．このような問題は，敵対者が存在する状況で，敵対者の妨害に対して頑健な解を求めるということに対応し，敵対者が存在するクリーク分割問題等，数多くの応用事例に適用可能である．
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