マルチエージェント信頼度割当て問題に対する報酬交換アプローチ

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概要

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マルチエージェントシステムにおいてタスクが達成されるためには、役割分担が重要である。これをエージェントの学習によって実現するためには、各エージェントに適切に報酬が分配されなければならない。本稿ではタスクを達成するためのある段階を担うエージェントが、自身のひとつ前の段階の役割を担うエージェントに報酬を支払う枠組みについて考える。この枠組みに「交渉」を導入することが有益であるか否かを、計算機実験により検討する。その結果、エージェントが役割を果たすために多くのコストを支払わなくてはならないような場合、「交渉」を含むルールを用いたほうが、含まないルールを用いた場合よりも、システム全体としてのタスクの達成度が大きいことがわかった。これにより、エージェント間の報酬分配における「交渉」の有用性が示唆された。
一般社団法人情報処理学会の論文
2004-08-04

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