| Project/Area Number |
24K01112
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
櫻井 祐子 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10396137)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森山 甲一 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10361776)
波多野 大督 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (10709728)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000)
Fiscal Year 2027: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2026: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Fiscal Year 2025: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | マルチエージェントシステム / ゲーム理論 / フィジカルインターネット |
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| Outline of Research at the Start |
フィジカルインターネットは，物流リソースの共有化に基づく効率性，自然災害等の有事に対する頑健性，労働者に対する公平な報酬や雇用機会の提供，利用者に対する公平なサービスの提供などを主な目標としている．このうち，効率性，頑健性は従来のデジタルインターネット自体が備えていた性質であるが，労働者に対する公平性，利用者に対する公平性は，新たにそれらの性質を担保するメカニズムの導入が必要である．本研究では，開放的かつ動的なサービスであるフィジカルインターネットにおいて，効率性・頑健性と公平性を両立するためのメカニズムを開発する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、新たな物流システムのフレームワークとして提唱されている、フィジカルインターネットを対象に、効率性、頑健性、公平性を両立するためのメカニズム設計を行うことである。2024年度は、効率性と公平性を両立するためのメカニズム設計に関する基盤技術の開発を主に行った。具体的には（１）深層学習を適用した自動割当てメカニズム設計技法の開発と（２）宅配サービスドライバーを対象にした、マルチエージェント強化学習アルゴリズムの分析、（３）中継地点の設定に関するアルゴリズムの開発、（４）需要に関するランキング予測のための予測アルゴリズムの開発を行った。（１）については、荷物と宅配業者を効率的かつ公平に割り当てるため、深層学習で割当てアルゴリズムを学習する仕組みの提案を行った。（２）については、強化学習アルゴリズムに好奇心の概念を導入した好奇心探索に着目し、好奇心を有するエージェントの存在が宅配に関する効率性にどのような影響を与えるかを計算機実験によって分析を行った。（３）については、効率的輸送のためには中継地点の設定が重要であるため、ネットワークの媒介中心性の概念を適用し、高速に複数の中継地点を設定可能な手法の開発を行った。（４）については、需要は動的に変化することを考慮して、需要ランキング予測アルゴリズムの提案を行い、従来手法よりも精度の高い予測が可能であることを計算機実験によって示した。
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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
本年度は、効率性と公平性を両立するためのメカニズム設計に関する基盤技術の開発を主に行い、国際会議等で論文発表を行うことができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度に得られた成果をもとに、機械学習によるメカニズム設計の自動化に関する研究を引き続き継続する。さらに、多目的最適化の考え方を導入することで効率性と公平性のトレードオフを適切に調整するメカニズム設計の自動化技術を構築する。また、自動交渉の概念を応用して、交渉による調整を可能にする手法の提案を行う。
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