繰り返し貪欲組合せオークションを用いた利己的マルチエージェント経路計画

抄録

本稿では、繰り返し貪欲組合せオークションを用いた、利己的なマルチエージェント間における経路探索メカニズムを提案する。マルチエージェント経路探索（MAPF）は、各エージェントがそれぞれのスタートからゴールまで、衝突することなく移動し、全体のコスト（例えば、全エージェントの移動時間）を最小化する経路を探索する問題である。組合せオークション（CA）は、複数の商品を、利己的なエージェントの効用の総和が最大であるように割り当てる問題である。近年の２つの研究で、利己的なエージェント間でのMAPFの手法が提案されている。１つは、ITFと呼ばれる、同時競り上げオークションに似た枠組みを用いている。また、もう一方では、CAを用いて、全体のコストを最小化する手法を提案している。しかし、ITFを用いた手法には近似保証がなく、CAを用いた手法は計算困難（NP困難）であるという欠点がある。本稿では、計算効率の良い繰り返し貪欲組合せオークションを用いた、２種類の手法を提案する。また、１つ目の手法は、エージェント数の２乗の近似保証を持ち、２つ目の手法は、数値実験においてITFより全体のコストが低くなることを示す。