高速マルチエージェントシステムの開発と不完全情報下での大規模社会シミュレーション

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本研究課題ではエージェントを用いる社会シミュレーションの環境を構築し，社会・組織・個人をエージェントとして捉え，それらの相互共創・競合・協調を通して，ボトムアップにシステムを構成する過程と構造の性質とを精査することを目的とし，今年度は経済・産業界の現実問題の中から，サプライチェーン，ファイナンスにおける意思決定モデルを取り上げ，開発した方法論の応用を試みることを計画していた．ファイナンスモデルの中でも，ポートフォリオ選択問題は確率的多目的最適化モデルとして定式化されており，多くの関連文献が出版されている．最も基礎的な期待収益最大化とリスクを表す分散最小化の確率的２目的最適化（平均・分散分析モデル）に対して，荷重和スカラー化手法を用いてシミュレーションを行う予定であったがモデル化のみとなり，下位レベル問題として，投資家（エージェント）の選好を表すパラメータが与えられたときの２次計画問題を定式化し，上位レベル問題では，投資家の選好を表すパラメータを決定する問題の定式化を行った．この定式化を基礎として，Value-at-Riskの概念と関連する目的関数の値がある一定値以下になる確率を最大にするという考えに基づく確率モデルや，満たすべき確率レベルを指定したうえで目標値を最大あるいは最小化する満足基準モデルによる定式化の考察も行った．今後の研究の課題としては，投資家の選好を評価する上位レベル問題と与えられた選好パラメータの下での収益・リスクを最適化する下位レベル問題からなるいくつかの確率的２目的最適化問題に関する方法論を開発し，現実のデータを用いて手法の有効性を評価することによって，有用な戦略的アセットアロケーション手法を提供することなどが挙げられる．