適応型合意形成モデルにおけるエージェントの特性分析

1. 適応型合意形成モデルにおけるエージェントの特性分析適応型合意形成モデルにおけるエージェントの特性分析 近江　潤明　　三田村　保 大堀　隆文　　栗原　正仁

2. 問題点 定量的に合意しているが、その合意結果を明示しておらず、 各エージェントが合意にどの程度満足しているか提示していない。 適応型合意形成モデル エージェントの選好を集約した集団全体のマクロ情報を 個々のエージェントが共有し、そのマクロ情報によって エージェントの選好を修正するという、調和的な合意形成 を得るもの。 本研究では、個々のエージェントの挙動を分析し、そのエージェントの 属する集団で合意された選好との関係を多角的に検討する。 はじめに

3. 構成 • 適応型合意形成モデル • エージェント分析モデル • エージェントの選好関係 • 合意された選好関係 • 合意結果に対する不満度 • エージェントの合意後と初期との差異 • シミュレーション • 実験結果と考察

4. 優先順位 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 適応型合意形成モデルとは 選好関係 選好配列 選好の種類 ① ② ③ ＡＧＥＮＴ ④ ⑤

5. 各要素に対し、i番目の要素は1でそれ以外は0のビットベクトルを付加する。各要素に対し、i番目の要素は1でそれ以外は0のビットベクトルを付加する。 上位関係にある選好インデックスを下位の選好関係に継承させる。 選好関係のインデックス化 ① 10000 10000 ② ③ 11000 01000 00100 10100 ＡＧＥＮＴ ④ ⑤ 00010 11010 00001 11001

6. 1/11 2/11 2/11 ノルム値総和 1 11 3/11 3/11 2 2 3 3 ノルム値の総和を計算する。 インデックスの正規化を行う。 選好インデックスの正規化 ① ② ③ ＡＧＥＮＴ ④ ⑤ それぞれの選好インデックスのノルム値を計算する。

7. エージェントの基本モデル 選好関係 選好インデックス ノルム値 適応度

8. 適応度が低い 適応度が高い 集団選好の導出とインデックス更新 集団選好インデックス エージェントの選好インデックス更新

9. 適応型合意形成モデル • 集団Ｇとして所属するエージェントの設定 • 選好関係から選好インデックスの算出 • 合意ステップt=0 • エージェントと集団のインデックスが等しくなるまで以下を繰り返す • 集団のインデックスの計算 • エージェントの適応度による選好インデックス更新 • t=t+1

10. これまでの問題点 • 選好関係の合意後の状態を明示していない。 • 合意結果に対して、個々のエージェントがどの程度自己の　選好を保持したか、集団に委ねたかを示す満足度、不満度　などを明示していない。

11. エージェントの特性分析モデル 適応型合意形成モデルのエージェント重視分析モデルとして • エージェントの選好関係 • 合意された選好関係 • 集団との差異 • 合意結果に対する不満度 • エージェントの合意後と初期の差異

12. エージェントの選好関係 合意ステップ t におけるエージェントの選好インデックスから選好関係を求める。 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1

13. 合意された選好関係 合意ステップ t における集団選好インデックスから選好関係を求める。 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1

14. 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 -1 0 -1 -1 1 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 集団との差異 集団選好とエージェント選好の差を求める。

15. 0 -1 0 -1 -1 1 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 合意結果に対する不満度 集団選好とエージェント選好の差の絶対値合計を求め、不満度とする。 不満度FG

16. 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 -1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 エージェントの合意後と初期との差異 合意ステップtにおける初期選好との差を 不満度とする。 不満度FI

17. 実験１ 高橋らの実験に用いられたものと同じ条件下でエージェント特性分析 モデルを用いた分析を行う。 実験１条件

18. 3 4 5 2 1 従来の合意結果 α＝０．７ 1 2 3 4 5

19. 3 3 3 3 3 3 5 3 3 4 2 1 4 2 4 1 4 3 4 4 4 4 3 3 2 3 2 5 4 5 2 2 5 2 2 3 4 2 4 5 2 2 5 2 5 5 4 5 5 1 5 4 1 5 1 1 1 1 1 2 1 1 1 １ 5 4 5 3 4 5 4 1 5 3 3 2 2 1 2 1 エージェントの 選好関係の変化

20. ＦＧとＦＩの時間的変化 ＦＩは自己の主張が初期から離れる ほど高くなる。 FGは最終的にゼロに収束する。 合意初期において重要 合意の全段階において、特に重要

21. 不満度による得・損の比較 損 得

22. 実験２ 集団数、エージェント数、選択肢数を増やし，合意形成において どれほどの不満が生じるか不満度の分布分析を行う。 実験２条件

23. 実験２ 実験に用いた６戦略

24. 不満度分布の比較１ • 戦略１と戦略６の適応度α=0.1の場合 戦略１　同質集団 戦略６　混質集団（0.1に該当のみ） 全10000エージェント 該当1132エージェント

25. 不満度分布の比較２ • 戦略３と戦略６の適応度α=0.5の場合 戦略３　同質集団 戦略６　混質集団（0.5に該当のみ） 全10000エージェント 該当1072エージェント

26. 戦略５　同質集団 戦略６　混質集団（0.9に該当のみ） 不満度分布の比較３ • 戦略５と戦略６の適応度α=0.9の場合 全10000エージェント 該当1021エージェント

27. 不満度分布の比較４

28. 実験３ 時間的に変化する適応度をもつエージェントによって構成された 混質集団においてのシミュレーションを行う。 実験条件２に以下の戦略を追加

29. 柔軟 柔軟 無 普通 普通 頑固 頑固 高 高 α α 柔軟 柔軟 有 普通 普通 普通 低 低 時間的変化 頑固 頑固 指定合意回数 １００，２４，１２ 初期値 時間的制約 最大合意回数Tまでに、適応度を均一にする 最大合意回数 １００

30. 指定時間　　までに、エージェントの適応度を反転させる。指定時間　　までに、エージェントの適応度を反転させる。 柔軟 柔軟 普通 普通 普通 頑固 頑固 適応度戦略 • 時間的制約あり適応度１（反転）

31. 指定時間　　までに、エージェントの適応度を硬化させる。指定時間　　までに、エージェントの適応度を硬化させる。 柔軟 普通 普通 頑固 頑固 適応度戦略 • 時間的制約あり適応度２（硬化）

32. 指定時間　　までに、エージェントの適応度を軟化させる。指定時間　　までに、エージェントの適応度を軟化させる。 柔軟 柔軟 普通 普通 頑固 適応度戦略 • 時間的制約あり適応度３（軟化）

33. 不満度ＦＩの比較（戦略１～５と戦略６） 同質集団と混質集団の比較 同質 混質

34. 不満度ＦＩの比較（戦略６と戦略７・８・９）不満度ＦＩの比較（戦略６と戦略７・８・９） 時間的制約無し、反転との比較 無し 反転１００ 反転２４ 反転１２

35. 不満度ＦＩの比較（戦略６と戦略１０・１１）不満度ＦＩの比較（戦略６と戦略１０・１１） 時間的制約無し、硬化、軟化の比較 無し 硬化 軟化

36. 合意回数（実験２，３） ※非合意集団は平均合意回数は１００として計算

37. シミュレーションのまとめ 実験１ 集団における合意形成において、選好関係の時間的変化の確認 不満の有無、優劣を確認、損得の評価の例示 実験２ 集団数・エージェント数・選択肢数を増やすことで、合意形成 における不満の分布、適応度の影響を確認 実験３ 集団の適応度に時間的制約を加えた場合、その時期や制約の 違いにより、集団の不満への影響を確認

38. 適応型合意形成について 選好インデックスにより、比較的簡単に定量的なランクから 短時間に合意の選好関係を得ることができる。 長所 選択肢の本来の上下関係が失われるため、より複雑な選好 関係を示すことが困難。 短所 複雑な選好関係を持つ場合、選択肢数が多い場合に対応する為、 エージェントそれぞれの選好関係を生かす合意形成が必要となる。

39. 集団インデックスに依存しない合意方法FISMによる合意集団インデックスに依存しない合意方法FISMによる合意 • 集団に属するエージェント選好関係の比較行列から、未知・不一致要素をもとに含意を求め、合意形成の効率よく行う 未知・不一致要素のみ合意形成の対象とするので、選好関係の特色を 生かした合意形成ができる。　よって、より複雑な集団の合意に対応できる。 エージェントの主張や議論のより良い方法の模索

40. FISMによる集団合意形成の流れ • 集団Ｇとして所属するエージェントの設定 • 選好関係から比較行列の作成 • 比較行列から随伴含意行列を求める • 比較行列に未知・不一致要素がなくなるまで以下を繰り返す • 比較行列と随伴含意行列をエージェントに公開 • エージェントが主張を個々の比較行列に適用する • 集団としての比較行列と随伴含意行列を求める

41. おわりに 個々のエージェントの挙動と，その属する集団で合意された選好との関係 から，不満度をモデル化し，多様な角度からの分析を行うことの出来る モデルを提案し，検討した。 今後の課題 • 選好インデックスに依存しない別の合意方法の模索 • 集団選好集約のステップを意識しない予測計算 • 異なるモデルの混在する多様化集団における合意形成の　　正確性の検証 • 選好関係のファジィ化の提案

42. 適応型合意形成モデルにおけるエージェントの特性分析適応型合意形成モデルにおけるエージェントの特性分析 近江　潤明　　三田村　保 大堀　隆文　　栗原　正仁