2021 Fiscal Year Annual Research Report
Mathematical Foundations of Multi-Agent Optimization
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20H00587
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
東藤 大樹 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (50708394)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤田 桂英 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00625676)
畑 秀明 信州大学, 学術研究院工学系, 准教授 (00713041)
石崎 孝幸 東京工業大学, 工学院, 准教授 (10650335)
河村 彰星 京都大学, 数理解析研究所, 准教授 (20600117)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | マルチエージェント / マーケットデザイン / ゲーム理論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度は主に，金銭の介在しないマルチエージェントシステムのための，公平性を考慮した資源配分に関する研究を推進した．本年度の研究業績としては，査読あり論文７件（うち国際共著３件），学会発表２１件（うち招待講演４件，さらにそのうち２件は国際会議における招待講演）がある．また，香港城市大学（中国）・ニューサウスウェールズ大学（オーストラリア）・バーイラン大学（イスラエル）・チューリッヒ大学（スイス）との国際共同研究を遂行した．
学校選択制や研修医配属に応用可能なマッチング理論に関しては，エージェントの集合に関する公平性（fairness among groups）を満足するマッチングアルゴリズムを提案した．本研究成果は，2021年度開催の，人工知能分野で最難関の国際会議IJCAI-21にて報告された．また，上記研究から着想を得て，エージェントの選好（好み）が完全には観測できないモデルを新たに考慮し，このモデルのもとで安定なマッチングを求めるアルゴリズムを提案した．本研究成果は，意思決定理論に関する新興国際会議 ADT-2021 で報告された
一方，マルチエージェントのための合意形成理論として，選好に関する虚偽表明や，複数の名義を用いる不正行為に頑健なアルゴリズムの設計にも取り組んだ．具体的には，不正に頑健なアルゴリズムを設計したほか，そのようなアルゴリズムが設計可能であるための必要条件を，合意形成空間の形状（グラフ構造）に関して与えた．本研究成果は，マルチエージェントシステム分野で最も権威ある国際論文誌 Autonomous Agents and Multi-Agent Systems より出版された．
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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
当初の想定より早く，一流国際論文誌より研究成果を出版することに成功するなど，マルチエージェントシステムのための基礎理論に関して一定の成果が上がっている．さらに，副次的な研究成果を，分野において評価の高い国際会議で発表を行うなど，基礎理論の周辺領域への波及効果も生じている．一方，マルチエージェントシステム研究の統合に関しては立ち遅れている．
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| Strategy for Future Research Activity |
マルチエージェントシステムに関する基礎と応用，さらには社会実装までを含め，一つの統合された領域としての立ち上げに向けて，学術コミュニティにおける啓蒙活動を行う．また，引き続き基礎理論の研究を推進し，難関国際会議・国際論文誌から研究成果を出版する．
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