Creation of Incentive Design Science

激励设计科学的创造

• 批准号: 20H00609
• 负责人: 横尾 真
• 金额: $ 28.87万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H00609/
• 关键词: ゲーム理論; 人工知能; 最適化; 機械学習; 実験経済学

2021年度には，10件の査読付き論文出版と，10件の講演（内4件が招待講演）を行った．マッチンググループでは，参加者の持つ選好が不確実であり，コストのかかる処理（インタビュー）によって不確実性が除かれるというモデルを提案し，コストを最小化する耐戦略的なメカニズムを設計した．本成果に関しては情報科学と経済学の学際的な国際会議であるInt. Conf. on Algorithmic Decision Theory (ADT) において論文を発表している．オークショングループでは，ソーシャルネットワークを通じて，メカニズムの参加者を募り，その際に本来はライバルとなり得る他の参加者をメカニズムに招待する誘因を与え，耐戦略性を満たすメカニズムを設計した．本成果に関してはエージェント分野の最難関の国際会議である Int. Conf. on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS) において論文を発表している．人工知能／最適化グループでは，研究代表者が90年代に提唱した分散制約最適化問題(Distributed Constraint Optimization Problems, DCOPs）のフレームワークに，時間の変化と共に問題が変化し，変化に対応して問題の解を修正する必要があるという拡張を施したProactive Dynamic DCOPを提案し近似解法を開発した．本成果に関しては，人工知能分野のトップジャーナルであるJournal of Artificial Intelligence Researchに投稿している．行動／実験経済学グループでは，多数決に代わる，理論的に望ましい性質を満たす意思決定方式であるマジョリティ・ジャッジメントに関する理論的および実験的考察を実施し，招待講演を行っている．

In 2021, 10 papers were published and 10 speeches (including 4 guest speeches) were delivered. In addition to the above, the participants 'selection of the test results is inaccurate, and the test results are handled in such a way that the test results are minimized and the test results are designed accordingly. This work is related to the International Conference on Information Science and Technology. Conf. on Algorithmic Decision Theory (ADT). The participants of the forum are invited to participate in the forum, and the participants are invited to participate in the forum. The participants are invited to participate in the forum. This work is related to Int. Conf. on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS). Artificial intelligence/optimization problems have been proposed by research representatives since the 1990s to solve distributed constraint optimization problems (DCOPs). This work is related to the Journal of Artificial Intelligence Research. Action/practice learning is the most important way to make decisions. Theory is the most important way to make decisions.

项目成果

「意思決定」の科学

“决策”的科学

• 发表时间: 2020
• 作者: 川越敏司;糟谷祐介;川越敏司;Toshiji Kawagoe;川越敏司・松八重泰輔;糟谷祐輔;川越敏司;川越敏司
• 通讯作者: 川越敏司

Strategyproof Mechanism for two-sided Matching with Resource Allocation

资源分配双向匹配的策略证明机制

• 发表时间: 2022
• 作者: Kohei Kawamata;Miyuki G.Kamachi;松尾 洋孝;横尾真
• 通讯作者: 横尾真

マッチング計算Webアプリケーションの開発

匹配计算Web应用程序的开发

• 发表时间: 2020
• 作者: 中原 啓;八尋 健太郎;和田 凌司;東藤 大樹;横尾 真
• 通讯作者: 横尾 真

ネットワークオークションにおける戦略的操作不可能性かつ非浪費性を満たすメカニズムの設計

设计一种满足网络拍卖中策略性不可操作性和不浪费性的机制

• 发表时间: 2020
• 作者: 川崎 岳洋;高梨 誠之;東藤 大樹;横尾 真
• 通讯作者: 横尾 真

マジョリティ・ジャジメント方式の理論・実験的検討

多数判定法的理论与实验研究

• 发表时间: 2022
• 作者: Yuushi Shimoda;Kiyoshi Miyata;Masataka Funaki;Takumi Ehara;Tatsuki Morimoto;Shunsuke Nozawa;Shin-ichi Adachi;Osamu Ishitani;Ken Onda;川越敏司
• 通讯作者: 川越敏司