2013 Fiscal Year Annual Research Report
非均質マルチエージェントシステムの競合状況におけるノルムの獲得と維持に関する研究
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23650075
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
菅原 俊治 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70396133)
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| Keywords | マルチエージェントシステム / ノルム / 慣習 / 学習 / 安定性 / マルコフゲーム / 人工社会 / 大規模分散システム |
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| Research Abstract |
本研究は、競合する社会における秩序生成をノルム(norm)という形で各プログラム（エージェント）が習得する手法を提案し、その性質を解明することが目的である。本研究により、たとえば、クラウドやサービスコンピューティングにおいて、(1) 要求されるサービス要素を適切に構成し実行するための優先順位を、エージェント群(社会)が自然発生的に決め、社会の効率化を自ら学習する、 (2) 得られたノルムを維持あるいは改変する能力を持つこと、などを狙う。
本年度は、さまざまな利得行列を導入し異種エージェントを実現し、またエージェント間にネットワーク構造を導入した。またこれを、昨年度までの完全グラフの場合と比較を行った。この結果、平均次数の高いBAネットワークでは、完全グラフと同様に収束し、Generous agentとselfish agentでは、安定的に推移するものの、self-centered agentでは、その規則が安定と優位性の交代とを長期に渡って繰り返すことが分かった。また、CNNネットワークや次数の小さいBAネットワークでは、全体の収束はせず、(1) それぞれの地域に応じて固有のノルムが発生すること、(2) 常に優位となる立場と不利を強いられる対等で無い関係が発生することが分かった。これらの結果を、国際会議に発表するとともに(AAMAS2014, short paper採択済み)に、さらに拡張した内容を投稿した（採択未定）。
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