| 研究概要 |
群内省を実現するアーキテクチャを設計した.群内省は複数エージェントの相互観察から生まれる.一般的な枠組として,エージェント同士が異なるプログラムで書かれていても,相互監視と相互アドバイスができるような汎用ライブラリを開発した.これを用いれば,同種エージェントの群内省も容易に実現できる.
RoboCupサッカーにおいては,センサー情報を入力してワールドモデルを作る部分と,コマンドを発行するエフェクタの部分は,どのエージェントもほぼ共通なので,そこに簡単なフックを入れるライブラリを開発した.ただし,ワールドモデルの構造はエージェントにより異なるので,群内省に必要なレベルの情報を共通化するためのワールドモデル・アダプタを開発した.ライブラリにどのような戦略的群内省の機能をもたせるかをモジュール構造とし,開発者が自由に戦略を設計できるようにした.この結果,元のエージェントプログラムにほとんど手を入れずに,異種エージェント混合チームに協調行動させ,強化することに成功した.すなわち,このアーキテクチャが群内省の実現法として優れていることがわかった.
エージェントの自律性と協調の両方を効率よく記述できるマルチエージェント言語に向けて,エージェントの集団操作を容易に書ける言語Yaccaiを開発した.Yaccaiはエージェント同士のコミュニケーションを集団操作プリミティブの下に隠蔽し,簡潔にエージェント間協調を記述できる.簡単なベンチマーク問題では従来の言語の約半分の行数でマルチエージェントシステムが書ける.分散協調ゴミ回収問題では,簡単なプログラムによって,ゴミ回収の効率が上がることを定量的に評価した.
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