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マルチエージェントシステム上の意思決定と最適化の模索と発展

倉庫や工事現場の搬送ロボット群、自動運転車群の操車、ドローン群による配送や観測、オンデマンド型の宅配、物流やサプライチェーンの自動化や支援、電力スマートグリッドの電力資源配分、業務や行事の計画の自動化、SNSでの共同作業を支援するソフトウェアなど、多数の人や装置からなるシステムは今後の社会での活用が期待されています。
そのシステム内の複数の構成要素が、どのように振る舞うようにすれば良いのか。
人や装置を抽象的に「エージェント」として捉え、複数のエージェントの最適な振る舞いを目指すときに現れる本質的な問題の捉え方や解決の方法を研究しています。様々な協調問題と、最適化アルゴリズム、機械学習、エージェント間の通信を伴う非集中型の解法などに取り組んでいます。

情報工学類|准教授

松井 俊浩(マツイ トシヒロ)

MATSUI Toshihiro

9 産業と技術革新の基盤をつくろう

キーワード

マルチエージェントシステム
協調問題解決
分散協調処理
分散制約最適化

担当分野・プログラム

研究区分

情報科学、情報工学

研究テーマ

  • マルチエージェントシステム上の最適化問題
  • 協調問題解決、分散協調処理
  • 分散制約最適化
  • 社会の効率性と公平性を考慮する非集中型最適化
  • 複数エージェント経路探索

メッセージ

複数の装置やソフトウェアを連携させる方法は、様々な自律性を伴う分散システムに求められます。その本質の理解と応用の模索は、興味深く挑戦的であり、多くの研究があります。マルチエージェントシステム上の意思決定と最適化には、系全体の効率化や個々の構成要素の利害調整を含む多様な目標があります。問題解決や最適化の方法には、最適化アルゴリズムの適用と分散アルゴリズム化のような創り上げるアプローチがあり、強化学習など機械学習手法により経験や知見から獲得するアプローチもあります。AI技術とともに発展するマルチエージェントシステムの最適化技術に取り組みます。ぜひ興味を持っていただければと思います。