遺伝的アルゴリズムとレプリケーターダイナミクスを用いたサプライチェーンの均衡探索

抄録

サプライチェーンの各利害関係者をエージェントとしてゲームモデル化し，様々なシナリオを想定して均衡状態を求めることは，制度や企業間での契約の検討に役立つと考えられる．ゲームの均衡を導出する手法としてレプリケーターダイナミクス（RD）があるが，エージェントが持つ戦略数の増加に伴い計算負荷が課題となる．本稿では現実的な問題への適用を想定し，遺伝的アルゴリズムとRDを融合した効率的な均衡探索方法を提案した．商品取引をモデル化した例題について，RDを用いた場合とほぼ同じ均衡をRDより短い時間で求めることができた．