主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
回次: 32
開催地: 鹿児島県鹿児島市 城山ホテル鹿児島
開催日: 2018/06/05 - 2018/06/08
制約最適化問題によるマルチエージェントシステム上の問題の汎用的な表現は, 非集中型の最適化手法を扱う分散制約最適化問題を含む研究において検討されている. この制約最適化問題は,エージェントの状態を表す変数と,変数間の関係を表す複数の目的関数から構成される. 従来の問題の定式化では目的関数がエージェント間で共通である. これに対し,近年,目的関数が個々のエージェントについての評価として定義される非対称な問題が検討されている. 分散制約最適化問題の解法にはいくつかのアプローチがあるが, 非対称な問題についての解法では厳密解法とその近似,および局所探索の検討が比較的多い. そこで,他のアプローチに基づく解法として,ラグランジュ双対問題に基づく解法の枠組みについての検討の余地があると考えられる. 本研究では,マルチエージェントシステム上の多目的最適化問題のための非対称な制約最適化問題に, ラグランジュ双対問題に基づく解法の枠組みを適用する基礎検討として, エージェントの最適コストを最小化するボトルネック問題への適用を試みる. また,初期の評価として,このような解法の枠組みの挙動を実験的に評価する.