2023 Fiscal Year Final Research Report
Control Agent Design for Noncooperative Selfish Multiagent Systems
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19K04440
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 21040:Control and system engineering-related
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| Research Institution | Setsunan University (2020-2023)
Osaka University (2019) |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | システム工学 / 制御工学 / マルチエージェントシステム / 集団ゲーム / 非協力ゲーム |
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| Outline of Final Research Achievements |
This research introduces a design method of control agents that realize the total purpose of whole system in noncooperative games with many selfish agents. In the case where many agents handle multiple tasks cooperatively, we propose an agent-based task allocation method. In the method, selecting tasks selfishly, agents can find optimal task allocation autonomously. The task allocation method is also applied to sensing networks that solve both dynamic coverage and target tracking. A subsidy allocation method is introduced to realize the target state in the case where the agents cannot recognize the difference in values among them. The subsidy allocation method is also applied to control selfish routing with departure time selection.
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| Free Research Field |
システム工学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
情報技術やAIの発展に伴って単独で知的な振る舞いが可能な自律エージェントの活躍の場が広がっている一方で，複数のエージェントの協調的な振る舞いの設計の重要度はますます高まっている．本研究は，自律分散的に大規模な問題を解決する人工的なエージェントの設計法の提案という意味で，この問題に取り組むものである．また，システムが大型化・複雑化する中で，管理者がその行動を直接制御できないエージェントが利己的に振る舞ったとしても，全体として望ましい状態を実現するための（税や補助金を用いた）間接的な制御理論は，工学的な問題のみならず社会的な問題へも応用可能性を持つ発展性の高いものである．
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