不確実状況下におけるマルチエージェントの合意形成メカニズムに関する研究

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実世界の交渉間題では,通常,複数の論点が存在することから,マルチエージェント研究分野においても,複数論点交渉間題が重要な研究課題となってきている.複数の論点の存在を仮定した研究はこれまでにも行われているが,既存の研究では,論点の独立性が仮定されており,エージェントの効用は単一の最適点を持つ線形の効用関数として表現が可能であった.しかし,実世界の交渉間題では,複数の論点が全て独立しているケースは稀である.2[本研究では,人札と合意の決定を反復実行しながら,徐々に解空間を絞り込み,比較的大規模な間題に対しても,高い社会的効用と合意形成の成功率が得られる,非線形効用関数に適したマルチラウンドの交渉プロトコルを提案する.本提案プロトコルにおいて,初期のラウンドでは,エージェントが,個々の効用空間の中で有望な部分空間を粗く表明する入札を行う.その後,前のラウンドにおける入札から得られた,全てのエージェントにとって効用を得ることが可能な部分空間のみを対象にして,より詳細な入札を行い,最終的な解を得る.実験的評価により,非線形効用空間に対して,提案プロトコルが最適解に近似した解を得られる事を示した.また,本研究では,より大規模な問題を想定しており,実験において,多数のエージェントが存在する場合でも提案プロトコルによる合意形成が可能であることを示している.