| 研究課題/領域番号 |
16K00301
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
松井 俊浩 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (60437093)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | マルチエージェントシステム / 協調問題解決 / 多目的最適化 / 公平性 / 学習 |
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| 研究成果の概要 |
コラボレーション支援，交通や物流の制御などの実際的な資源割り当てに必要な，複数の参加者の選好を調整するための協調問題解決，制度設計，行動規則の学習を融合した問題とその解法を検討した．
(1)複数の参加者の利益の調整の場として多目的最適化問題の対話型解法のアプローチを適用する枠組，(2)未知の環境における最適経路や協調行動規則の学習において公平性を考慮するための最悪コストの改善やコストの平準化の規則の導入，(3)多数の参加者の不平等の均衡のための緩和型の解法や確率的局所探索法などを提案し，その効果を勤務時間スケジューリングや経路最適化などの例題における参加者の利益について実験的に評価した．
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| 自由記述の分野 |
マルチエージェントシステム
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的意義: 多目的最適化，協調問題解決，制度設計，行動規則の学習を融合した，新たな問題と解法の模索，参加者の公平性と主体性を重視する最適化手法の検討に本研究の特色があり，このような最適化の枠組と，実際的かつ大規模な系に適用する方法の一端を明らかとしたことに，学術的な意義がある．
社会的意義: 近年のサービスにおける多数の参加者からなるコラボレーション支援やネットワーク上の電力，交通，施設等の資源の割り当てにおいては，個々の参加者の利益やコストの水準を維持する利害調整を考慮しつつ意思決定を行うための協調的な最適化手法が求められており，その基礎検討としての社会的意義がある．
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