Multiagent Innovative Consensus Algorithms in Complex Negotiation Environments

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本研究では、複雑な交渉環境におけるマルチエージェントの創造的な合意形成アルゴリズムを実現し実世界応用する。ここでは、合意する候補案が事前に明らかでない複雑な状況下でも新しい合意案を創造的に生成する交渉モデルとそのアルゴリズムを実現する。本研究では、以下の３つの研究項目を設定している。【研究項目１】創造的なマルチエージェント合意形成アルゴリズムの確立。【研究項目２】マルチエージェント合意形成シミュレータの構築。【研究項目３】SNSに基づく合意形成支援システムの実世界応用。計画書とおり、2022年、研究項目１に関してすぐにスタートした。具体的には、不確実性を含むグラフ効用モデルの精緻化や、交渉プロセスモデルの開発に着手し進めている。国際会議ACAN2022での発表などを行なった。また、計画書では、2023年にスタートする予定だった研究項目２についても研究を開始することができた。具体的には、エージェント合意形成に関連し、その競技会に向けて社会選択機構の競技会フレームワークの設計を行なった。また、合意を必ずしも履行する保証がない場合のリスクを考慮した合意形成についてのシミュレーションを提案している。以上の内容について、国際会議ACAN[1]、人工知能学会の全国大会[2]で採択されている。[1]Yuchen Liu, Rafik Hadfi and Takayuki Ito, Concession Strategy Adjustment in Automated Negotiation Problems, ACAN2022, in conjunction with IJCAI2022, July 24th, 2022.池田樹生, 伊藤孝行, “合意を履行しないリスクのある環境下での自動交渉シミュレーション”, 人工知能学会全国大会, 熊本, 2023.06.06-09(予定)