Mechanism Design for Self-Organized Crowdsourcing

自组织众包机制设计

• 批准号: 18H03299
• 负责人: 櫻井 祐子
• 金额: $ 9.57万
• 依托单位: Nagoya Institute of Technology (2021-2022)National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (2018-2020)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-01 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18H03299/
• 关键词: マルチエージェントシステム; ヒューマンコンピュテーション; クラウドソーシング; メカニズム設計; 人工知能; チーム編成問題; チーム編成

本研研究課題の目的は，インターネット上において,多数の人々が自律的に協力することによって，個人では実行不可能な大規模かつ複雑な作業を効率的に行うためのメカニズム設計技術を確立することである．まず，パブリックプロジェクトを対象にした費用分担についてディープラーニングを用いた自動メカニズム設計技法の提案を行った．これはクラウドワーカらの報酬分担にも拡張が可能である．本研究成果は，マルチエージェントシステムのトップ国際会議（AAMAS-2021）に採択された．次に，クラウドワーカのチーム編成問題に関して効率的な解法の提案を行った．最適なチーム編成を見つけることはNP完全問題として知られている．この問題について整数線形計画問題として定式化したが，クラウドワーカ間の関係を考慮することで，制約条件を削減することに成功し，効率的に解を求めることが可能となった．本研究成果は，国際論文誌 Constraintsに採録された．また，クラウドワーカらの意見統合方法に関する研究を行った．人々のメタ認知を考慮した投票方法に着目し，人々のメタ認知の形成とソーシャルネットワークとの関係性などを計算機実験によって分析を行った．本研究成果は，国内学会にて発表を行った．このように，2021年度及び，研究期間を延長して実施した2022年度では，クラウドワーカらへ報酬配分，チーム編成，意見集約に関して研究を行い，研究成果を得ることができた．

The purpose of this study is to improve the performance of the system, and most people are responsible for self-discipline. it is not possible for individuals to copy the failure rate of operations on a large scale. the design technology of design technology makes sure that the system is correct. In this paper, the results of this study are presented in the International Conference of the International Conference (AAMAS-2021) in the International Conference of the International Conference (International Conference). The solution to the problem is the proposed solution to the problem. The most efficient solution to the problem is the NP problem. You know that the problem is in the shape of an integer, and the problem is formatted. If you want to solve the problem, you will find that you are successful. The result of this study is that the results of this study are related to the results of the international academic journal Constraints. The results of this study are related to the results of this study, the results of this study, the results of this People are aware that they are responsible for the formation of statistical data. The results of this study have been published, and the results of this study have been published in China. In the year 2021, the research period has been extended, and the annual salary for the year 2022 has been distributed, compiled and compiled, and opinions have been collected. The results of the research have been greatly improved.

项目成果

Mechanism Design for Public Projects via Neural Networks

通过神经网络进行公共项目的机制设计

• 发表时间: 2021
• 作者: Guanhua Wang;Runqi Guo;Yuko Sakurai;Muhammad Ali Babar and Mingyu Guo
• 通讯作者: Muhammad Ali Babar and Mingyu Guo

Concise integer linear programming formulation for clique partitioning problems

• DOI: 10.1007/s10601-022-09326-z
• 发表时间: 2022-04
• 期刊: Constraints
• 影响因子: 1.6
• 作者: Miyuki Koshimura;Emi Watanabe;Y. Sakurai;M. Yokoo

Improved WPM encoding for coalition structure generation under MC-nets

改进了 MC-nets 下联盟结构生成的 WPM 编码

• DOI: 10.1007/s10601-018-9295-4
• 发表时间: 2018-09
• 期刊: Constraints
• 影响因子: 1.6
• 作者: Liao Xiaojuan;Koshimura Miyuki;Nomoto Kazuki;Ueda Suguru;Sakurai Yuko;Yokoo Makoto
• 通讯作者: Yokoo Makoto

Aggregating Crowd Opinions Using Shapley Value Regression

使用 Shapley 值回归聚合人群意见

• 发表时间: 2018
• 作者: Yuko Sakurai;Jun Kawahara;Satoshi Oyama
• 通讯作者: Satoshi Oyama

Robustness against Agent Failure in Hedonic Games

享乐游戏中针对代理失败的鲁棒性

• DOI: 10.24963/ijcai.2019/52
• 发表时间: 2019
• 期刊: Proceedings of the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), AAAI Press.
• 作者: Igarashi Ayumi;Ota Kazunori;Sakurai Yuko;Yokoo Makoto
• 通讯作者: Yokoo Makoto