Multiagent Innovative Consensus Algorithms in Complex Negotiation Environments

复杂谈判环境下的多智能体创新共识算法

• 批准号: 22H00533
• 负责人: 伊藤 孝行
• 金额: $ 25.29万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2027-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H00533/
• 关键词: マルチエージェント; 自動交渉; 合意; 創造的合意形成; 効用関数; マルチエージェントシステム; 合意形成; 自動交渉エージェント; コレクティブインテリジェンス; 複雑な交渉環境; 合意形成シミュレータ; 実世界応用

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)

This study で は, complex 雑 な pay involved environment に お け る マ ル チ エ ー ジ ェ ン ト の create な accord to form ア ル ゴ リ ズ ム を be し now be world 応 with す る. こ こ で す は, construed る alternate case が prior に Ming ら か で な い complex 雑 な condition で も new し い purpose case を create に generated す る pay involved モ デ ル と そ の ア ル ゴ リ ズ ム を be presently す る. This study で で and the following <s:1> 3 を を research projects を set up て て る る. 【 Research Project 1】 The agreement formation created by な, な, チエ, チエ, ジェ, ト was established. Youdaoplaceholder4, ゴリズム, ゴリズム. [Research Project 2] ト チエ チエ ジェ ト ト consenting to form シ タ ュレ タ タ <s:1> structures. [Research Project 3] SNSに basis づく consensual formation support システム real world 応. Project proposal とお とお, 2022, research project 1に related to てすぐにスタ てすぐにスタ ト た た. Contains specific に は, uncertain be を む グ ラ フ sharper with モ デ ル の refinement や, involved プ ロ セ ス モ デ ル の open 発 に to し into め て い る. The international conference ACAN2022で で release schedule な を を line なった. ま た, plan で は, 2023 に ス タ ー ト す る designated だ っ た research project 2 に つ い て も research を start す る こ と が で き た. Specific に は, エ ー ジ ェ ン ト desirable form に masato し, そ の rodeo に to け て social sentaku institutions の rodeo フ レ ー ム ワ ー ク の line design を な っ た. ま た, desirable を will ず し も perform す る guarantee が な い occasions の リ ス ク を consider し た desirable form に つ い て の シ ミ ュ レ ー シ ョ ン を proposal し て い る. The above <s:1> content に に て て て て, the international conference ACAN[1], and the <s:1> National conference of the Artificial Intelligence Society [2]で adopted 択されて る る. [1]Yuchen Liu, Rafik Hadfi and Takayuki Ito, Concession Strategy Adjustment in Automated Negotiation Problems, ACAN2022, in conjunction with IJCAI2022, July 24th, 2022. Ikeda tree, ITO filial conduct, "を desirable to perform し な い リ ス ク の あ る environment で の automatically pay involved シ ミ ュ レ ー シ ョ ン", human knowledge can learn to the national assembly, kumamoto, 2023.06.06-09 (to be)

项目成果

Concession Strategy Adjustment in Automated Negotiation Problems

自动谈判问题中的让步策略调整

• 发表时间: 2022
• 作者: Yuchen Liu;Rafik Hadfi and Takayuki Ito
• 通讯作者: Rafik Hadfi and Takayuki Ito

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

在存在不履行协议风险的环境中进行自动谈判模拟

• 发表时间: 2023
• 作者: 池田樹生;伊藤孝行
• 通讯作者: 伊藤孝行