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【24h】

MC-netsを用いた提携構造形成アルゴリズムの拡張：負の利得と外部性の導入

机译：使用MC-Nets扩展合作伙伴结构形成算法：负增益和外部性介绍

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エージェント間で社会的に望ましい協調関係（提携）を形作ること，すなわち提携構造形成問題は，AIゃマルチエージェントシステムの分野における重要な研究領域である．従来研究では，提携のもたらす効用は特性関数と呼ばれるブラックボックス関数で与えられるとしていたが，特性関数の記述量はエージェントの数に対じて指数的に増加するため，エーージェント数の多い提携構造形成問題の解を現実的な時間で算出することは困難だった．Ohtaらは，特性関数をルールの集合を用いて簡略に記述する手法を利用することで高速に最適解を算出する手法を提案しているが，この手法には負の利得をもつルールが存在する場合や外部性が存在する場合に適切に解を発見できないという問題があった．本論文ではまず，提携構造形成問題の記述にダミールールを追加することで，負の利得をもつルールを扱えるようにOhta らのアルゴリズムを拡張した. 更 に，これにMichalakらの組込みMC-nets を合わせて利用することで外部性が存在する場合の提携構造形成問題を扱えるようにした．最後に，提案アルゴリズムを用いることで，従来のアルゴリズムと比べて，計算時間を大幅に増加させずに，負の利得をもつルールや外部性が存在する場合の提携構造形成問題の最適解を算出できることを計算機実験で示した．
机译：在代理商之间进行社会所需的协调关系（合伙），即伙伴关系结构形成问题，是多助理系统AI领域的重要研究领域。在传统研究中，假设伙伴关系的有效性由称为特征函数的黑匣子功能给出，但是特征函数的描述量是指数增加的代理人数，因此具有大量的伙伴结构代理难以在实际时间内计算形成问题的解决方案。 ohta等。建议通过利用一组规则利用特征函数来计算最佳解决方案的方法，但这种方法是负增益的规则，如果它是不正确检测到的问题或外部存在。在本文中，向伙伴结构形成问题的描述中添加了一个杜勃体，OHTA等人具有OHTA等人的算法。此外，这是Michalak等人的内置MC-网。通过组合和使用它，当存在外部属性时，可以处理伙伴结构形成问题。最后，使用所提出的算法与传统算法相比，伴侣结构形成问题的最佳解决方案存在于具有负增益的规则或外部性质而不会显着增加计算时间，计算您在计算机实验中可以执行的操作。

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