マルチエージェント環境における合意形成モデルの非単調論理に基づく形式化と実現

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本研究では,まず,マルチエージェントシステムにおいて,各エージェントが持つ知識の間の無矛盾性を知識の最小限の変更により維持し,エージェント間の合意として形成できる知識,および,その合意形成操作を形式化した.特に,すべてのエージェントの知識を平等に扱う一般的なモデルを構築し,既存の知識変更モデルの自然な一般化であることを示した.このモデルでは,知識変更は知識の解釈の間の順序関係に基づいて定義される.また,この合意形成のための知識変更モデルを計算機上に実現するために,非単調論理のひとつであるマルチエージェント自己認識論理(MAEL)との論理的関連を明らかにし,MAELに基づく推論システムを提案した.特に,その推論を効率的に実行するために,MAELから論理プログラムへの変換手法を提案し,その変換の正当性を証明した.その際,マルチエージェントからシングルエージェントへ帰着する手法,論理的含意能力やメタ知識推論能力を論理プログラムに補完する手法を開発した.さらに,マルチエージェント環境における真理維持システムとしてDTMSが知られているが,その上での知識無矛盾性維持アルゴリズムを提案し,計算機上に実現した.以上の結果,既存の知識変更モデルを包含する一般的なモデルを得ることができ,マルチエージェントの合意形成のための理論的手法を実現するための基礎を構築することができたと考えられる.