Mathematical Foundations of Multi-Agent Optimization

多智能体优化的数学基础

基本信息

批准号：
20H00587
负责人：
東藤大樹
金额：
$ 28.7万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

2021年度は主に，金銭の介在しないマルチエージェントシステムのための，公平性を考慮した資源配分に関する研究を推進した．本年度の研究業績としては，査読あり論文７件（うち国際共著３件），学会発表２１件（うち招待講演４件，さらにそのうち２件は国際会議における招待講演）がある．また，香港城市大学（中国）・ニューサウスウェールズ大学（オーストラリア）・バーイラン大学（イスラエル）・チューリッヒ大学（スイス）との国際共同研究を遂行した．学校選択制や研修医配属に応用可能なマッチング理論に関しては，エージェントの集合に関する公平性（fairness among groups）を満足するマッチングアルゴリズムを提案した．本研究成果は，2021年度開催の，人工知能分野で最難関の国際会議IJCAI-21にて報告された．また，上記研究から着想を得て，エージェントの選好（好み）が完全には観測できないモデルを新たに考慮し，このモデルのもとで安定なマッチングを求めるアルゴリズムを提案した．本研究成果は，意思決定理論に関する新興国際会議 ADT-2021 で報告された一方，マルチエージェントのための合意形成理論として，選好に関する虚偽表明や，複数の名義を用いる不正行為に頑健なアルゴリズムの設計にも取り組んだ．具体的には，不正に頑健なアルゴリズムを設計したほか，そのようなアルゴリズムが設計可能であるための必要条件を，合意形成空間の形状（グラフ構造）に関して与えた．本研究成果は，マルチエージェントシステム分野で最も権威ある国際論文誌 Autonomous Agents and Multi-Agent Systems より出版された．

2021年，我们重点推进无金融干预的多主体系统考虑公平性的资源配置研究。今年的研究成果包括同行评审论文7篇（其中国际合着论文3篇）和会议报告21篇（其中特邀报告4篇，其中国际会议特邀报告2篇）。我们还与香港城市大学（中国）、新南威尔士大学（澳大利亚）、巴伊兰大学（以色列）和苏黎世大学（瑞士）进行了国际联合研究。针对可应用于择校系统和居民安置的匹配理论，我们提出了一种满足代理群体之间公平性的匹配算法。这项研究成果在将于 2021 年举行的人工智能领域最困难的国际会议 IJCAI-21 上进行了报告。此外，受上述研究的启发，我们考虑了一种无法完全观察智能体偏好的新模型，并提出了该模型下稳定匹配的算法。这项研究的结果已在 ADT-2021（一个关于决策理论的新兴国际会议）上进行了报告，作为多智能体的共识构建理论，我们专注于设计能够抵御偏好误述和使用多个名称作弊的鲁棒算法我们还致力于。具体来说，除了设计一种对欺诈具有鲁棒性的算法之外，我们还为设计这种算法提供了有关共识空间形状（图结构）的必要条件。该研究成果发表在多智能体系统领域最权威的国际期刊《Autonomous Agents and Multi-Agent Systems》上。