非協力・利己的マルチエージェント系のための制御エージェント設計

非合作自私多智能体系统的控制智能体设计

• 批准号: 19K04440
• 负责人: 金澤 尚史
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Setsunan University (2020-2022)Osaka University (2019)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K04440/
• 关键词: システム工学; 制御工学; マルチエージェントシステム; 集団ゲーム; 非協力ゲーム

本研究は，これまで利己的マルチエージェント系に対する制御器の設計問題としてエージェント集団とは別に扱ってきた制御器を利己的エージェント集団と相互作用する制御エージェントととらえなおすことで，システム全体を一つのマルチエージェント系として統一的に扱える設計法を確立することを目的とする．本年度は昨年度に引き続き，多数のエージェントが，エージェント数に対して比較的少数のタスクを協力して実行する際に自律的に利己的に自身の実行するタスクを決定することで，結果として大域的に最適なタスク割当を実現するタスク割当法と，その複数種類の多数の自律移動エージェントによる領域の動的被覆問題において，目的に合わせた領域被覆性能と目標追跡性能を実現する手法に対する応用について研究を行った．特に，自律移動エージェントのエネルギー消費に着目して，ベースステーションに帰還して充電を行うエネルギー補給タスクを新たに導入し，システム全体としての領域被覆性能と目標追跡性能を考慮しつつ，各エージェントが周辺のエージェントとの情報交換のみを用いて自律的に「被覆」，「追跡」，「停止」，「エネルギー補給」の3つのタスクを選択する，タスク割当手法について検討した．また，各タスクの評価値を計算するために必要なエージェント集団全体のタスク割当を，周辺のエージェントとの情報交換から得られる局所情報のみを用いて各エージェントが推定する手法についても検討を行った．

This study は こ れ ま で self-interested マ ル チ エ ー ジ ェ ン ト department に す seaborne る system royal の design problem と し て エ ー ジ ェ ン ト set 団 と は don't に Cha っ て き た system royal editor を self-interested エ ー ジ ェ ン ト set 団 と interaction す る suppression エ ー ジ ェ ン ト と と ら え な お す こ と で, A つ シ ス テ ム all を の マ ル チ エ ー ジ ェ ン ト department と し て unified に Cha え る を design method to establish す る こ と を purpose と す る. This year's annual に は yesterday quoted き 続 き, most の エ ー ジ ェ ン ト が, エ ー ジ ェ ン ト number に し seaborne て compare minority の タ ス ク を together し て line be す る interstate に self-discipline に self-interested の に itself be line す る タ ス ク を decided す る こ と で, results と し て large domain に optimum な タ ス ク cut when を be presently す る タ ス と ク when cutting method, そ の plural kinds の most の self-discipline mobile エ ー ジ ェ ン ト に よ る の move in the field of coating problem に お い て, purpose に close わ せ た field coating performance と target tracing performance を be presently す る gimmick に す seaborne る 応 with に つ い を line っ て research た. に, self-discipline mobile エ ー ジ ェ ン ト の エ ネ ル ギ に ー consumption with mesh し て, ベ ー ス ス テ ー シ ョ ン に 帰 also し て line charging を う エ ネ ル ギ ー supplies タ ス ク を new た に import し, シ ス テ ム all と し て の field coating performance と target tracing performance を consider し つ つ, Each エ ー ジ ェ ン ト が weeks 辺 の エ ー ジ ェ ン ト と の intelligence exchange の み を with い て に of self-discipline "covering", "tracing", "stop", "エ ネ ル ギ ー supply" の 3 つ の タ ス ク を sentaku す る, タ ス ク when cutting technique に つ い て beg し 検 た. ま た, each タ ス ク の review on 価 numerical を computing す る た め に necessary な エ ー ジ ェ ン ト set 団 all の タ ス ク cut when を, weeks 辺 の エ ー ジ ェ ン ト と の intelligence exchange か ら have ら れ る bureau intelligence の み を with い て each エ ー ジ ェ ン ト が presumption す る gimmick に つ い て も 検 line for を っ た.

项目成果

Subsidy-Based Realization of Target Strategy Distribution for Population-Independent Imitative Dynamics

基于补贴的人口无关模仿动力学目标策略分配的实现

• 发表时间: 2019
• 作者: A. Nakashima;T. Ishiguro;N. Sakamoto;小久保燎太，福永修一;K. Sakurama;Kou Kajiyama and Takafumi Kanazawa
• 通讯作者: Kou Kajiyama and Takafumi Kanazawa

集団に依存しない模倣ダイナミクスにおける目標戦略分布実現のための補助金配分法

群体独立模仿动力学中实现目标策略分配的补贴分配方法

• 发表时间: 2019
• 作者: M. Suzuki;Y. Takizawa and M. Hirata;福永修一，小久保燎太;石川昌明;梶山 虎宇，金澤 尚史
• 通讯作者: 梶山 虎宇，金澤 尚史

出発時刻選択を考慮した利己的ルーティングに対する積分器を用いた通行料設計について

使用积分器进行考虑出发时间选择的自私路由收费设计

• 发表时间: 2022
• 作者: 金澤 尚史;志原 隆一郎
• 通讯作者: 志原 隆一郎

選択可能タスクの削減を考慮した複数種エージェントに対する大域最適タスク割当法

考虑减少可选任务的多类智能体全局最优任务分配方法

• 发表时间: 2020
• 作者: Asai Ryo;Sakurama Kazunori;渡邉 大樹，金澤 尚史
• 通讯作者: 渡邉 大樹，金澤 尚史

分散スミスダイナミクスに基づいた複数種のエージェントに対する大域最適タスク割当法

基于分布式史密斯动力学的多类智能体全局最优任务分配方法

• 发表时间: 2020
• 作者: Sakamoto Noboru;Zuazua Enrique;Naohisa Otsuka and Tomoharu Shimizu;K. Sakurama and T. Sugie;松井 義樹，金澤 尚史;Abe Shigeo;石川 昌明;Masayasu Suzuki and Mitsuo Hirata;福永修一，小久保燎太;渡邉 大樹，金澤 尚史
• 通讯作者: 渡邉 大樹，金澤 尚史