| 研究課題/領域番号 |
21K04531
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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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| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
向谷 博明 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (70305788)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | サイバーフィジカルシステム / インセンティブ / 平均場ゲーム理論 / 確率システム |
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| 研究成果の概要 |
サイバーフィジカルシステムにおけるロバスト大規模インセンティブ設計に関して，インセンティブ存在条件をはじめ，インセンティブの計算に必要なアルゴリズム並びに，低次元化手法の開発に成功した．具体的には，まず，インセンティブの存在性を判別できる「インセンティブ可能性」の概念を大規模連立型行列方程式によって表現した．次に，部分観測値や時間遅れ等の不確定情報にロバストな大規模インセンティブ設計問題を定義し，非線形凸最適化手法による求解アルゴリズムを確立した．これらの設計手法は，低次元逐次計算可能な最適化問題からなり，多項式時間で，高速かつ安定に実行可能であり，ロバストな収束を達成することを示した．
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| 自由記述の分野 |
システム理論
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
提案されたインセンティブ戦略設計手法は，大規模連立型行列方程式を扱う代わりに，低次元分散型行列方程式を解くことに基づいている．さらに，低次元行列方程式を繰返し解くことによって，高速かつ意思決定者数に依存することなくインセンティブが計算可能となった．一方，実際のサイバーフィジカルシステムへ適用するため，不確定要素をウィナー過程とみなすことにより，確率インセンティブ戦略設計法も提案した．その結果，実際の社会システムにおける問題を扱うことが可能となった．これらは，不確かさが存在しても，ロバストな低次元インセンティブ戦略を実用的な設計論の枠組みで設計出来るようになった点で，非常に有用な結果である．
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