| 研究課題/領域番号 |
22K19813
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2023年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2022年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | Σ2P完全問題 / MaxSAT / robust solution / 組合せ最適化 / 近似解法 / ゲーム理論 / マルチエージェントシステム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人工知能の研究において，NP完全と呼ばれる，指数的な可能性の中から望ましい性質を満たす解を試行錯誤的に探索する問題が中心的な役割を果たしている．理論的には効率的な厳密解法は存在しないことが予想されているが，いくつかの問題 (充足可能性問題, 混合整数計画問題等) で大規模な応用事例に対応可能な効率的なプログラムが得られている．本研究では，Σ2P完全と呼ばれる問題の近似アルゴリズムを開発することを目標とする．直感的には，Σ2P完全問題を解くためには指数的な個数のNP完全問題を解くことが必要とされ，この問題はNP完全問題よりも格段に難しい問題となる．
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| 研究実績の概要 |
本年度は昨年度に引き続き，Σ2P完全と呼ばれる，多項式階層において困難さのレベルがNP完全問題よりも一段階上のクラスの問題の解法の検討を行った．具体的には重み付き部分最大Satisfiability Problem (Weighted Partial MaxSAT) と呼ばれる典型的なNP完全問題（最適化問題としてはNP困難問題）を解く際に，敵対者が存在して解の一部を改竄する可能性を考慮し，改竄の影響を最小化する解を求める問題 (Robust Weighted Partial MaxSAT) の新たな応用事例を考察し，昨年度に検討を行ったロバストクリーク分割問題に加えて新たな評価実験を行った．これらの新しい内容を加えることにより，昨年度に発表した国際会議論文を拡張して国際論文誌論文を投稿予定である．さらに，Robust Weighted Partial MaxSATと同様のアイデアを用いて，一般的な離散領域での凸性を満たす制約下で，学生と学校の望ましい組合せを求める両方向マッチングにおいて，学生が初期保有である学校に割り当てられる権利を保有する際に，各学生に少なくとも初期保有と同等の学校を割り当てることを保証する，著名なトップトレーディングサイクルズメカニズムを拡張した，耐戦略性なメカニズムを開発した．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．
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