Mathematical Foundations of Multi-Agent Optimization

2021年度は主に，金銭の介在しないマルチエージェントシステムのための，公平性を考慮した資源配分に関する研究を推進した．本年度の研究業績としては，査読あり論文７件（うち国際共著３件），学会発表２１件（うち招待講演４件，さらにそのうち２件は国際会議における招待講演）がある．また，香港城市大学（中国）・ニューサウスウェールズ大学（オーストラリア）・バーイラン大学（イスラエル）・チューリッヒ大学（スイス）との国際共同研究を遂行した．学校選択制や研修医配属に応用可能なマッチング理論に関しては，エージェントの集合に関する公平性（fairness among groups）を満足するマッチングアルゴリズムを提案した．本研究成果は，2021年度開催の，人工知能分野で最難関の国際会議IJCAI-21にて報告された．また，上記研究から着想を得て，エージェントの選好（好み）が完全には観測できないモデルを新たに考慮し，このモデルのもとで安定なマッチングを求めるアルゴリズムを提案した．本研究成果は，意思決定理論に関する新興国際会議 ADT-2021 で報告された一方，マルチエージェントのための合意形成理論として，選好に関する虚偽表明や，複数の名義を用いる不正行為に頑健なアルゴリズムの設計にも取り組んだ．具体的には，不正に頑健なアルゴリズムを設計したほか，そのようなアルゴリズムが設計可能であるための必要条件を，合意形成空間の形状（グラフ構造）に関して与えた．本研究成果は，マルチエージェントシステム分野で最も権威ある国際論文誌 Autonomous Agents and Multi-Agent Systems より出版された．

2021年度は主に，金銭の介在しないマルチエージェントシステムのための，公平性を考慮した資源配分に関する研究を推進した．本年度の研究業績としては，査読あり論文７件（うち国際共著３件），学会発表２１件（うち招待講演４件，さらにそのうち２件は国際会議における招待講演）がある．また，香港城市大学（中国）・ニューサウスウェールズ大学（オーストラリア）・バーイラン大学（イスラエル）・チューリッヒ大学（スイス）との国際共同研究を遂行した．学校選択制や研修医配属に応用可能なマッチング理論に関しては，エージェントの集合に関する公平性（fairness among groups）を満足するマッチングアルゴリズムを提案した．本研究成果は，2021年度開催の，人工知能分野で最難関の国際会議IJCAI-21にて報告された．また，上記研究から着想を得て，エージェントの選好（好み）が完全には観測できないモデルを新たに考慮し，このモデルのもとで安定なマッチングを求めるアルゴリズムを提案した．本研究成果は，意思決定理論に関する新興国際会議 ADT-2021 で報告された一方，マルチエージェントのための合意形成理論として，選好に関する虚偽表明や，複数の名義を用いる不正行為に頑健なアルゴリズムの設計にも取り組んだ．具体的には，不正に頑健なアルゴリズムを設計したほか，そのようなアルゴリズムが設計可能であるための必要条件を，合意形成空間の形状（グラフ構造）に関して与えた．本研究成果は，マルチエージェントシステム分野で最も権威ある国際論文誌 Autonomous Agents and Multi-Agent Systems より出版された．