2021 Fiscal Year Annual Research Report
利用者間合意形成における情報提供と効用をトレードオフする非集中型最適化基盤
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19K12117
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
松井 俊浩 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (60437093)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | マルチエージェントシステム / プライバシ / 合意形成 / 非集中型最適化 / 多目的 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，利用者のプライバシ情報を活用し，利用者間の利害を調整するサービスにおいて，利用者が提供する情報と，それにより得られる効用を調整する情報処理基盤の構築を目的とする．利用者間の意思決定や共同作業の調整を，多目的最適化問題として解決する手法に，プライバシのコストの概念を融合して発展させ，1) プライバシ情報の公開と見返りとして得られる利益とのトレードオフを最適化する指標，2) 情報公開の程度を調整する最適化手法，3) 利用者がトレードオフを把握・学習するための対話的環境，分析環境の開発を目指す．
今年度は引き続き，各エージェントの意思決定を変数と非対称な関数により記述する離散最適化問題に基づく，エージェントの変数の値域の情報公開がエージェントのプライバシ情報の漏洩コストを伴う交渉の枠組みと，その基礎となる非集中型最適化手法について検討した．昨年度までに検討した，各エージェントが段階的に 変数値とそれに関する非対称な関数の効用値を公開する戦略により合意を形成する手法を拡張し，交渉の前処理により効用の調整と近似をする効果と影響を調査した．
また，交渉の過程で必要となる，エージェント間の公平性を考慮しコストや利益を平準化する，スケーラブルな非集中型の最適化問題の解法についての昨年度までの検討を発展し，非集中型の進化的計算に基づく解法を用いて，各エージェントのコストの公平性と最悪の値の改善を最適化する手法について検討し，効果と影響を実験的に分析した．この基礎とした従来解法における，各エージェントの情報の過剰な共有による漏えいを抑制するために，エージェントが持つ情報を系全体に分散して保管し，適切に情報交換しつ問題解決する手法について検討した．
これらの検討の成果は，本研究で検討した交渉の枠組みにおける，合意形成の条件の洗練と系の規模の拡大のための今後の発展につながることが期待される．
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