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2018 年度 実施状況報告書

分業の創発とそれを活用した人工物システムの持続可能性向上の追求

研究課題

研究課題/領域番号 17KT0044
研究機関早稲田大学

研究代表者

菅原 俊治  早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70396133)

研究期間 (年度) 2017-07-18 – 2021-03-31
キーワードマルチエージェントシステム / 持続可能性 / 分業体制 / 強化学習 / 交渉プロトコル / 巡回問題
研究実績の概要

情報通信・センサ等のデバイス・機械技術の発展により、実世界をモニタし人間の活動の補助、安全安心の実現をめざしたシステムが導入され始め、今後も多くの応用が期待される。しかし環境のモニタリングによる大量の情報とイベントに基づき、それを実時間で処理する必要がある。これには、多数の計算機や制御プログラムを連携・協調させる技術が重要になる。さらに、人間社会に融合したシステムには、故障とシステム更新を想定した頑健性と持続可能性を実現する技術が必須となる。
システムの自律的連携の学術的研究は、人工知能(AI)の分野では、ソフト・ハードウェアをエージェントとモデル化し、それらの分業と協調による効率化として提案されてきた。しかし、分業を自律的に創発させ、その最適化やチーム組織化をめざした研究、複数の構成要素からなる「人工物システム」の持続可能性を視野に入れた研究は見られない。特に、社会で継続的に機能させるために、システムの機能の停止や変動を最小限に抑えながら入替え・更新を実現する手法が重要と考えるが、ここでは分業の機能を活用してシステム持続可能性の向上を追求する。
本研究期間では、昨年度取りかかった「適切な分業を創発させるアルゴリズムの考案と作業の効率化」を進めた。特に本年度では「分業行動戦略学習」の一部として、自らの行動と類似行動を学習したエージェントを同定する試みを開始した。これは定期的な停止を実現するための布石と考える。また次の研究項目であるである、「チーム構造の再構成による公平化と機能追求」も開始した。具体的には、簡単な交渉による分業の明確化・効率化を実現した。これらの初期結果をまとめ、抽象化したマルチエージェント巡回問題の成果として投稿し、採録された(掲載年月は未定)。同時に、分業の他の方法でもある担当領域の分割を決めた後に行動する手法についても着手した。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

研究計画と照らし合わせると、本年度は、初年度から開始した「分業の創発」と「分業行動戦略学習」についてさらに詳細な実験を加えることと、「チーム構造の再構成による公平化と機能追求」についても取り組みを開始することである。
昨年度確認した「分業の創発」に、さらに「分業行動戦略学習」ついて新たな試みを加えた。前述したように分業した後に類似行動戦略をとる仲間を同定する手法を提案した。具体的には、近接したタイミングで通信ができるという性質を利用し、空間的かつ時間軸方向にも類似行動する他エージェントの推定手法を提案した。しかし、この仮定で、時間的位相は異なるが、空間的には類似行動するエージェントの存在もあり、これが相互に補完することも分かった。これは分業の質を上げるために必要であることも新たに判明した。
「チーム構造の再構成による公平化と機能追求」についても取り組みを開始した(予定通り)。本年度は、簡単な交渉プロトコルにより、分業をさらに明確化・専業化することに成功した[文献]。これに付随して研究の重要性から着手したテーマとして、通信が近接条件でのみ可能な場合の分業に与える影響を調査した。ここでは、分担範囲を先に決めて行動するというアプローチを取った。その結果、常に通信可能な場合と比べて遜色はなく、さらに境界に重点領域を配置すると、相互補完により効率が向上することが新たに分かった。また、計画では述べていなかったが、エージェントの不均一性を考慮した分業、形状によってはこれまでの手法が適用できない環境への拡張にも着手した。以上の観点から、計画では未知の課題への取り組み行いながらも、計画通りの進行であると考える。

今後の研究の推進方策

今後は、研究計画にしたがうとともに、これまでに新たに発見した課題についても研究を進め、マルチエージェントシステムにおける分業の発生とその仕組みと性質解明の研究をさらに進める。
具体的には、(1) 本年度から着手してきた省エネルギーを主目的とした巡回問題の推進、(2) 通信制限のある環境における効率への影響の解明、(3) エージェントの能力差を埋める分業手法、(4) 計画的停止を考慮した分担領域の委譲と協調、などを中心に進める。また、計画には無かったが、深層学習を利用した協調行動(分業行動)の学習についても進める予定である。
研究の進行に合わせ、国際・国内会議・論文誌への投稿・発表を進める予定である。

次年度使用額が生じた理由

国際会議などで旅費や参加費(掲載料)の支出について年度を越えるものがあった。

  • 研究成果

    (12件)

すべて 2020 2019 2018

すべて 雑誌論文 (11件) (うち査読あり 8件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] Coordinated Behavior of Cooperative Agents Using Deep Reinforcement Learning2020

    • 著者名/発表者名
      Elhadji Amadou Oury Diallo, Ayumi Sugiyama and Toshiharu Sugawara
    • 雑誌名

      Neurocomputing

      巻: 396 ページ: 230-240

    • DOI

      10.1016/j.neucom.2018.08.094

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Coordination Structures Generated by Deep Reinforcement Learning in Distributed Task Executions2019

    • 著者名/発表者名
      Yuki Miyashita、Toshiharu Sugawarajavascript:onTransientSave()
    • 雑誌名

      Proceedings of the 18th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2019)

      巻: 印刷中 ページ: 印刷中

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Strategies for Energy-Efficient Multi-Agent Continuous Patrolling Tasks2019

    • 著者名/発表者名
      Lingying Wu, Ayumi Sugiyama, Toshiharu Sugawara
    • 雑誌名

      情報処理学会研究報告

      巻: 2019-ICS-194 ページ: online

  • [雑誌論文] 巡回問題における能力の異なる複数エージェントの自律的な行動決定手法2019

    • 著者名/発表者名
      岩田 裕登, 杉山 歩未, 菅原 俊治
    • 雑誌名

      情報処理学会研究報告

      巻: 2019-ICS-194 ページ: online

  • [雑誌論文] Learning of Activity Cycle Length Based on Battery Limitation in Multi-Agent Continuous Cooperative Patrol Problems2019

    • 著者名/発表者名
      Ayumi Sugiyama, Lingying Wu, Toshiharu Sugawara
    • 雑誌名

      Proceedings of the 11th International Conference on Agents and Artificial Intelligence

      巻: - ページ: 62~71

    • DOI

      10.5220/0007567400620071

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Emergence of divisional cooperation with negotiation and re-learning and evaluation of flexibility in continuous cooperative patrol problem2018

    • 著者名/発表者名
      Sugiyama Ayumi、Sea Vourchteang、Sugawara Toshiharu
    • 雑誌名

      Knowledge and Information Systems

      巻: 速報版のため未定 ページ: 速報版のため未定

    • DOI

      10.1007/s10115-018-1285-8

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Learning Strategic Group Formation for Coordinated Behavior in Adversarial Multi-Agent with Double DQN2018

    • 著者名/発表者名
      Diallo Elhadji Amadou Oury、Sugawara Toshiharu
    • 雑誌名

      Springer Lecture Note in Artificial Intelligence

      巻: 11224 ページ: 458~466

    • DOI

      10.1007/978-3-030-03098-8_30

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Deep Q-Networkを用いたマルチエージェントの分散協調探索問題における分業の創発2018

    • 著者名/発表者名
      宮下裕貴, 菅原俊治
    • 雑誌名

      エージェント合同シンポジウム予稿集

      巻: - ページ: -

    • 査読あり
  • [雑誌論文] 通信制限のある複数エージェントの協調連続巡回問題における担当領域の重複とその抑制手法の提案2018

    • 著者名/発表者名
      吉村 祐, 杉山 歩未, 菅原 俊治
    • 雑誌名

      情報処理学会論文誌トランザクション:数理モデル化と応用

      巻: 11 ページ: 50~62

    • 査読あり
  • [雑誌論文] マルチエージェント継続協調巡回問題における位置情報を利用したふるまいの類似度推定2018

    • 著者名/発表者名
      杉山歩未, Vourchteang Sea, 菅原 俊治
    • 雑誌名

      人工知能と知識処理研究会技術研究報告

      巻: 118 ページ: 23~28

  • [雑誌論文] Frequency-Based Multi-agent Patrolling Model and Its Area Partitioning Solution Method for Balanced Workload2018

    • 著者名/発表者名
      Sea Vourchteang、Sugiyama Ayumi、Sugawara Toshiharu
    • 雑誌名

      Springer Lecture Note in Computer Science

      巻: 10848 ページ: 530~545

    • DOI

      10.1007/978-3-319-93031-2_38

    • 査読あり
  • [学会発表] 限界効用逓減の法則を考慮したSNSモデルによるレシピ共有SNSの再現のためのパラメータ推定2018

    • 著者名/発表者名
      三浦 雄太郎, 鳥海不二夫, 菅原俊治
    • 学会等名
      第15回ネットワーク生態学シンポジウム

URL: 

公開日: 2019-12-27  

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