主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 第34回全国大会(2020)
回次: 34
開催地: Online
開催日: 2020/06/09 - 2020/06/12
複数エージェントの協調問題解決や交渉において,各エージェントから漏洩する情報の抑制は重要な課題である.本研究では各エージェントが関連するエージェントの意思決定に対して固有の目的関数値を持つ,非対称な制約最適化問題のための非集中型解法を,情報漏洩を抑制しつつ解を求める交渉の基本的な枠組みとして捉える. 1) 本研究の目的は,各エージェントの目的関数値を最適化する解法の過程で公開され漏洩する,各エージェントの目的関数値の情報を削減することである.このために,段階的に情報を公開し解品質の妥協の元で,漏洩情報を抑制して得られる解にエージェントが合意しうる過程を,非集中型の発見的手法により達成する解法の枠組と,その情報公開のための指標について検討する. 2) 本研究の結果として,エージェントが公開する情報の選択のために解法において考慮する指標が異なる,複数の発見的手法の有効性と影響のを実験的な評価により示し,今後の研究の方向性について議論する.