人工知能学会全国大会論文集
第32回全国大会(2018)
セッションID: 3Pin1-24
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機械学習技術を用いた交渉エージェントのための自動交渉シミュレータJupiterの提案
*福井 智哉伊藤 孝行
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抄録

本論文の目的は,機械学習技術を用いたエージェントの作成が容易な交渉シミュレーション環境としてJupiterを提案することである. 交渉は互いの利害の調整のために,社会において必要不可欠な行為である. 自動交渉を模擬的に行う環境の先行研究として,Geniusが挙げられる. Geniusは複数論点交渉問題における,エージェントによる自動交渉シミュレーション環境を提供し, 自動交渉の合意結果から自動交渉エージェントの性能を定量的に測ることができる. 自動交渉の分野において,機械学習技術を用いた合意結果の最適化が期待されている. しかし,Geniusでは繰り返し交渉を行う際に過去の交渉に関する情報を十分に得ることができない. よって機械学習技術を用いる際に必要となる学習データが不足しており,機械学習技術を応用したエージェントの自動交渉実験が困難である. 以上の点から,本論文では機械学習技術を用いたエージェントの作成が容易な環境としてJupiterを提案する. また提案システムであるJupiterとGeniusで比較,また評価実験を行うことにより,Jupiterの有用性を示す.

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© 2018 一般社団法人 人工知能学会
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