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2019 年度 実施状況報告書

自動交渉技術を用いた統計的意志決定過程推定手法の確立

研究課題

研究課題/領域番号 19K12131
研究機関国立研究開発法人産業技術総合研究所

研究代表者

山崎 啓介  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60376936)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2023-03-31
キーワードシミュレーション / データ同化 / サロゲートモデル / 自動交渉 / マルチエージェント
研究実績の概要

2者間の自動交渉において交渉終了までの時間に着目し、基本的な交渉プロトコルと戦略および効用関数に対して分析を行った。より具体的には2つの選択肢があり、各エージェントで好ましい選択が異なる状況下において、交渉終了時間の期待値と得られる効用の期待値を算出した。
自動交渉に関する研究では通常、自らのエージェントが他エージェントの効用や戦略を精度よく推定し多くの効用を得ることが目的とされる。これに対し、公共性の高い場における交渉では個々のエージェントの効用を最大にすること以外に、その行動から導かれる系(社会)全体の効用やリソースの消費が最適化される必要がある。そのような状況下ではエージェントの効用関数や戦略を交渉プラットフォームが把握するのが困難であり、多くの個人情報が秘匿された部分情報での全体最適化が要求される。
今年度行った研究では交渉終了時間(合意を得るまでにかかる時間)という、プラットフォームが容易に得られる情報のみを用いて、特定の戦略や効用関数を有するエージェントを特定する際の基礎となる技術を開発した。これにより複数のエージェントが大量に交渉を行う、もしくは大量のエージェントが複数回の交渉を行うデータから個々のエージェントを分類することが可能となる。分類結果を分析することによりプラットフォームが定める戦略や行動に関するルールを順守しているか否かを判定できる。
さらに自動交渉データプラットフォームをシミュレーションとみなし、データ同化やシミュレーション高速化を行う技術を開発した。これによりシミュレーションを大量に行う場合に必要な時間の大幅な短縮が期待できる。

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

自動交渉結果に関する分析が基本的な状況の下で可能であることが確かめられた。シミュレーションを大量に行う必要があるため、その高速化についてもアルゴリズムを開発し対応可能となった。

今後の研究の推進方策

自動交渉プラットフォームの準備が整ったため今後はシミュレータにより大量のデータ生成、およびそのデータを用いたエージェントの行動推定を行う。実際のデータ生成に必要となる時間を計測し、今年度開発したアルゴリズムを適用し高速化の効果について検証する。

次年度使用額が生じた理由

計算資源に関わる費用はシミュレータの整備が遅れたため次年度に用いる。国内外の旅費も情報収集のための有名国際会議が日本国内で行われたため費用が抑えられた。その分は次年度以降に成果公表のための国際会議および国内研究会の旅費として使用する予定。

  • 研究成果

    (4件)

すべて 2019

すべて 学会発表 (4件) (うち国際学会 1件)

  • [学会発表] モデルブリッジによるシミュレーションパラメータの推定2019

    • 著者名/発表者名
      山崎啓介, 木佐森慶一, 小森雄斗, 時枝紘史
    • 学会等名
      IBIS2019
  • [学会発表] 物理シミュレーションパラメータのモデルブリッジによる推定2019

    • 著者名/発表者名
      小森雄斗, 時枝紘史, 木佐森慶一, 山崎啓介
    • 学会等名
      IBIS2019
  • [学会発表] カーネル平均埋め込みによる共変量シフト下でのシミュレーションパラメタ推定2019

    • 著者名/発表者名
      木佐森慶一, 山崎啓介
    • 学会等名
      IBIS2019
  • [学会発表] Model Bridging: To Interpretable Simulation Model from Neural Network2019

    • 著者名/発表者名
      K. Kisamori, K. Yamazaki, Y. Komori, H. Tokieda
    • 学会等名
      Machine Learning and the Physical Sciences Workshop at NeurIPS 2019
    • 国際学会

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公開日: 2021-01-27  

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