研究課題
本研究の目的は、人間の交渉や合意形成を計算機で自動代行実行し支援するためのマルチエージェントの自動交渉の理論を構築することにある。自動交渉理論において現実的な交渉空間を前提とした計算機上の研究は、研究代表者が中心となって開拓している。本研究では、研究項目を３つ設定し、効率の良く進める。研究項目１：新しい非線形効用空間モデルの提案、研究項目２：エージェントの交渉戦略の設計、分析、および評価、および研究項目３：交渉プロトコルの設計、分析、および評価の３つに分ける。平成２９年度は、まとめとして、主に、研究項目２と研究項目３、評価用のシミュレータを完成させることに成功し、さらにその上での戦略を構築した。特に、昨今注目を集めている機械学習について、自動交渉するエージェントに関する学習機能も注目を集めている。そこで、学習機能をもつエージェントも扱える評価用シミュレータを開発することに成功した。今年度得られた成果としては、評価用シミュレータ（Jupiter）の完成とその競技会への応用、交渉環境の対立度の評価指標に基づく新しい交渉戦略、および、グラフ表現に基づく非線形効用を前提とした交渉戦略の提案である。具体的には，評価用シミュレータ（Jupiter）は、既存の評価用シミュレータGeniusがJavaで開発され、アーキテクチャが非常に複雑になっていることによって評価実験自体に大変時間がかかっていたことを受け、全て設計をやり直し、Pythonによって全体を再構成し実装した。自動交渉エージェントに機械学習の仕組みを容易に取り込むことが可能になっている。さらにGenius用に過去に開発されたJavaによるエージェントも全てラッパーを用意することで、実行可能とした。本研究プロジェクトの３年間の集大成として本シミュレータによりH３０年度に国際競技会を開催し、本研究成果を国際的に広く展開する。
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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Proceedings of the Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-17)
ページ: 5070-5072
Proceedings of The 12th International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems (KICSS 2017)
