高速マルチエージェントシステムの開発と不完全情報下での大規模社会シミュレーション

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K04981
• Research Institution: Prefectural University of Hiroshima
• Principal Investigator: 松井 猛 県立広島大学, 地域創生学部, 准教授 (50512505)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: マルチエージェントシステム / 社会シミュレーション / ファイナンスモデル

Outline of Annual Research Achievements

本研究課題ではエージェントを用いる社会シミュレーションの環境を構築し，社会・組織・個人をエージェントとして捉え，それらの相互共創・競合・協調を通して，ボトムアップにシステムを構成する過程と構造の性質とを精査することを目的とし，今年度は経済・産業界の現実問題の中から，サプライチェーン，ファイナンスにおける意思決定モデルを取り上げ，開発した方法論の応用を試みることを計画していた．
ファイナンスモデルの中でも，ポートフォリオ選択問題は確率的多目的最適化モデルとして定式化されており，多くの関連文献が出版されている．最も基礎的な期待収益最大化とリスクを表す分散最小化の確率的２目的最適化（平均・分散分析モデル）に対して，荷重和スカラー化手法を用いてシミュレーションを行う予定であったがモデル化のみとなり，下位レベル問題として，投資家（エージェント）の選好を表すパラメータが与えられたときの２次計画問題を定式化し，上位レベル問題では，投資家の選好を表すパラメータを決定する問題の定式化を行った．この定式化を基礎として，Value-at-Riskの概念と関連する目的関数の値がある一定値以下になる確率を最大にするという考えに基づく確率モデルや，満たすべき確率レベルを指定したうえで目標値を最大あるいは最小化する満足基準モデルによる定式化の考察も行った．
今後の研究の課題としては，投資家の選好を評価する上位レベル問題と与えられた選好パラメータの下での収益・リスクを最適化する下位レベル問題からなるいくつかの確率的２目的最適化問題に関する方法論を開発し，現実のデータを用いて手法の有効性を評価することによって，有用な戦略的アセットアロケーション手法を提供することなどが挙げられる．

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

ポートフォリオ選択問題に対して，Value-at-Riskの概念と関連する目的関数の値がある一定値以下になる確率を最大にするという考えに基づく確率モデルや，満たすべき確率レベルを指定したうえで目標値を最大あるいは最小化する満足基準モデルによる定式化の考察も行った．
しかしながら，移動制限処置に伴い，各種学会への参加，情報収集などを行うための調査や連携研究者との打ち合わせがオンラインとなり，十分に行うことが難しい状況であった．
また，当初予定していた大規模データを実用的な計算時間内で処理可能となるシステムの開発・実装が遅れているため，計画よりやや遅れていると評価する．

Strategy for Future Research Activity

経済・産業界の現実問題に対し，マルチエージェントシステムとしてモデル化するとともに，開発した方法論の応用を試みるとともに，実用的な不完全情報下での社会シミュレーションモデル構築を目指して，システムの開発・実装を行う予定である．
また，得られた研究成果について国際会議での発表や学術雑誌への投稿を行う．

Causes of Carryover

昨年度に続き研究会および国際会議参加，連携研究者との研究打ち合わせが見合わせもしくはオンラインとなったため，旅費が不使用となり次年度使用額が生じた．次年度使用額については，情報収集，国際会議の参加費および論文投稿料等に使用することを計画している．