| 研究概要 |
1.モデル化と解析手法
対象問題として,協調問題解決を行う知識処理システム,すなわちエージェントたちが複数の問題を次々に解決する連続協調探索を提案した.一方,協調探索の方法としては,エージェントたちがメッセージを交換して内部状態を更新し,多数決を経て合意に至るマルチステージネゴシエーションを選択した.また,解析手法としては,エージェントの能力を適切に評価する関数を定義し,シミュレーション結果にノンパラメトリック検定法を適用する方法を採用した.
2.系のふるまいについての解析
(1)ネゴシエーションは,エージェントの能力があまり高くない場合,人数が少ない場合,そして能力が異なるエージェントが混在する場合に有効であった.
(2)エージェントのふるまいを決定するルールについて,定量的な適用条件を調べた.定性的には,エージェントの能力が低いほど,他のエージェント意見を採用し易くして,多数決に必要な人数を多くするのが良いことが分かった.
(3)エージェントの能力を問題解決履歴から推定する手法を開発し,その有効性を確認した.
3.系を知的に制御する技術
各エージェントが,能力が低いエージェントを検出して協調問題解決の過程でその情報を用いる手法を開発した.その結果,能力が低いエージェントでも存在する場合の方が,良い結果が得られるようになった.また,ふるまいが不適切なエージェントについても同様な手法を開発し,その有効性を確認した.
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