提携形成／最適化／利得配分の同時解決による協力ゲーム理論の再構築
| Project/Area Number |
11J02318
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 国内 |
|---|
| Research Field |
Intelligent informatics
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
上田 俊 九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 特別研究員(PD)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2011 – 2013
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2013)
|
| Budget Amount *help |
¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
Fiscal Year 2013: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2012: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2011: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
|
|---|
| Keywords | ゲーム理論 / マルチェージェントシステム / メカニズムデザイン / 計算複雑性 / マルチエージェントシステム / 簡略表記法 |
|---|
| Research Abstract |
平成25年度は, 昨年度から引き続き協力ゲーム理論における利得配分および提携構造形成を同時に解決するアルゴリズム, マッチング理論における制約付きマッチングのためのメカニズムについて研究した. 具体的には, 協力ゲーム理論については, locally constrained coalition form gamesというモデルに従い, 最適な提携構造(グループ分け)および安定な利得配分を計算するアルゴリズムを開発した. このモデルにおいて利用可能な提携は制限されており, 提案アルゴリズムは従来個別に解かれていた問題を同時に解決している. そのため従来手法にくらべ, より高速な計算が可能となっている. また, このアルゴリズムでは安定な利得配分であり計算が容易な解概念である弱εコア+を計算する. この研究成果に関して, 国際会議The 2013 IEEE/WIC/ACM Intemational Conference on Intelligent Agent Technologyおよび国内フォーラム第12回情報科学技術フォーラムにおいて発表し, 現在国際論文誌に投稿中である.
また, 制約付きマッチング問題に関して, 従来手法を拡張し, 地域(病院もしくは学校の集合)に関して上限および下限制約が課される場合のマッチングメカニズムを開発した. マッチング理論は研修医配属問題や, 学校選択制等に応用されている研究分野である. 提案メカニズムは, 従来は人為的に割当数を調整する等して間接的にしか扱えなかった地域における割当数に関する制約を, 直接扱うことができる. そのため, 僻地の病院における研修医の確保など, より現実で重要な問題を扱えるようになった. 現在, これらの研究成果を国際論文誌, 国際会議に投稿中である.
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
提携形成/行動の最適化/利得配分の同時解決に向けて, 本年度までの成果として, 提携形成/行動の最適化を同時に行う手法および提携形成/利得配分を同時に行う手法をそれぞれ開発・発表しており, 本研究計画の目標を概ね達成している. また, マッチング問題に関しても, 割当数に関する様々な制約を満足するメカニズムの開発も行った.
|
| Strategy for Future Research Activity |
本年度までに, 本研究の課題である提携形成/行動の最適化/利得配分の同時解決に向けて一定の成果を得た. 今後は, 今回得られた成果をもとにより現実問題に近いモデルを構築することが研究課題としてあげられる. 具体的には, 動的な環境を扱うための拡張が考えられる. これまでに扱っていた環境は静的であるが, 現実には, 提携形成に関する状況(エージェント数, 制約等)は時間経過に伴い変化する。したがって, 現実問題に適用するために, 動的な環境において, これらの問題を同時解決する手法を開発する必要がある.
|
Report
(3 results)
Research Products
(14 results)
