2017 Fiscal Year Research-status Report
内生的かつ動的な社会・経済システムにおける主体の意思決定・行動にかんする研究
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15K01180
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
山田 隆志 山口大学, 国際総合科学部, 准教授 (90401570)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | マルチエージェント実験経済学 / モデリング / 意思決定 / 学習 / 異質性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
関西大学で実施した Lowest Unique Integer Game (*1) の実験結果を分析し直し、混合戦略均衡をプレイする、あるいは学習によってプレイする被験者が存在しないことを確認した。一方、計算機実験では、多様なエージェントが存在する環境においてどの意思決定ならびに行動モデルがより勝つのかを round robin contest (エージェントの総当たり)と evolutionary competition (進化的な競争)の二通りの設定で行った。その結果、どちらの設定でも全く数字を変えないエージェントが必ずしも強いわけではなく、小さい確率でも時として戦略を変えられるようなエージェントが勝ち残ることを確認した。これとは別に、展開型ゲームにおける経済主体の意思決定と行動に関するモデリングを行い、計算機実験のための準備を進めている。
一方、オンライン広告枠オークション(*2)については、手元にあるデータから他社の入札行動を推測するためのアルゴリズムを整数分割の手法と進化計算の両方を用いて構築していた。これにより、並行してモデリングしている入札戦略と組み合わせることによって計算機実験が可能になる。
*1: N 人のプレイヤが存在し、M 以下の整数を提出し、他の誰も考えていない最も小さな整数を提出したプレイヤが勝つゲーム。
*2: Web 広告枠をリアルタイムにオークション形式で買いつけ、配信を行うもの。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
平成29年度はフランスで在外研究をしていたため、日本での実験が実施できなかった。同様に、アルゴリズムやモデリングは出来ても、計算量の予測を誤ったことと高速の計算機が日本にあったために実際の計算が出来なかったためである。
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| Strategy for Future Research Activity |
Lowest Unique Integer Game とその応用版、それに Web 広告枠オークションのどちらも構築した意思決定と行動モデルを用いて計算機実験を行いその分析をする。必要に応じてモデリングに戻る。
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| Causes of Carryover |
平成29年度はフランスで在外研究をしていたため、日本での研究活動が十分に出来なかったためである。
平成30年度は被験者実験(謝金)、成果発表(旅費)、投稿料や別刷り代(その他)に使用予定である。
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[Presentation] Classification of simulation results using log clusters in agent simulation2017
Author(s)
Tanaka, Y., Kikuchi, T., Kunigami, M., Yamada, T., Takahashi, H., Terano, T.,
Organizer
International Workshop: Artificial Intelligence of and for Business (AI-Biz2017) associated with JSAI International Symposia on AI 2017 (IsAI-2017)
Int'l Joint Research
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