2022 Fiscal Year Annual Research Report
Creation of Incentive Design Science
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20H00609
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
横尾 真 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (20380678)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
神取 道宏 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (10242132)
田村 明久 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (50217189)
関口 格 京都大学, 経済研究所, 教授 (20314461)
牧野 和久 京都大学, 数理解析研究所, 教授 (60294162)
川越 敏司 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 教授 (80272277)
鹿島 久嗣 京都大学, 情報学研究科, 教授 (80545583)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ゲーム理論 / 人工知能 / 最適化 / 機械学習 / 実験経済学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度および繰越の2023年度を合わせて18件の査読付き論文出版と，16件の学会発表 (内3件が招待講演) を行った．マッチンググループでは，両方向マッチングにおいて，学校の定員が外生的に与えられるのではなく，資源割当によって内生的に与えられるモデルを提案し，公平性と効率性を高いレベルで両立可能な耐戦略的なメカニズムを設計した．本成果は人工知能分野のトップジャーナルであるArtificial Intelligence に採録されている．オークショングループでは，ソーシャルネットワークを通じて，メカニズムの参加者を募り，その際に本来はライバルとなり得る他の参加者をメカニズムに招待する誘因を与え，耐戦略性を満たす交換メカニズムを設計した．本成果はエージェント分野の最難関の国際会議である Int. Conf. on Autonomous Agents and Multiagnt Systems (AAMAS) において論文が採録されている．人工知能／最適化グループでは，最適化問題を解く際に敵対者が存在し，解の一部を改竄する可能性がある状況で，改竄の影響を最小限に留めることを目的とする，敵対者が存在する場合のMaxSAT問題についての理論的検討を行った．本成果は人工知能分野の難関国際会議であるPacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI)に採録されている．行動／実験経済学グループでは，両方向マッチングにおいて参加者が複数のタイプに分割され，タイプごとの上下限制約が存在する場合のメカニズムについて実験的考察を行った．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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