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J-GLOBAL ID：201002249258249209   整理番号：10A0502791

パワーインデクスの近似:理論的および経験的解析

Approximating power indices: theoretical and empirical analysis

著者 (7件)： BACHRACH Yoram (Hebrew Univ., Jerusalem, ISR) ,  MARKAKIS Evangelos (Center for Mathematics and Computer Sci. (CWI), Amsterdam, NLD) ,  MARKAKIS Evangelos (Athens Univ. Economics and Business, Athens, GRC) ,  RESNICK Ezra (Hebrew Univ., Jerusalem, ISR) ,  PROCACCIA Ariel D. (Hebrew Univ., Jerusalem, ISR) ,  ROSENSCHEIN Jeffrey S. (Hebrew Univ., Jerusalem, ISR) ,  SABERI Amin (Stanford Univ., CA, USA)
資料名： Autonomous Agents and Multi-Agent Systems  (Autonomous Agents and Multi-Agent Systems)
巻： 20  号： 2  ページ： 105-122  発行年： 2010年03月 
JST資料番号： W1340A  ISSN： 1387-2532  CODEN： AAMSFJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチエージェントシステムにおいて,ゲームの結果に影響を及ぼすエージェントのパワーを評価するパワーインデクスの計算量が大きいため,通常は近似手法が用いられている。これに対し本論文では,いくつかのサンプル連携に対するゲームの価値のテストに基づいて,BanzhfやShapley-Shubikのパワーインデクスなどの近似のために,新しいランダマイズド手法を提案し,その解析を行った。ここではまず,連携ゲームおよびパワーインデクスに関する定義を与えた。次に,シンプルゲームにおけるサンプリングによるパワーインデクスの近似法を提案し,ランダムサンプリングによる連携,パワーインデクスの推定,パワーインデクスに対する信頼区間,などについて論じた。パワーインデクスの計算および近似法に関する下界を求め,決定性近似アルゴリズムに対する下界,ランダマイズド近似アルゴリズムに対する下界,に分けて論じた。提案アルゴリズムの実験的解析を行い,サンプル数に関する実験的評価の結果を示した。それらにより,提案手法では,要求される精度および確信度においてずっと優れた結果が実現できることを確認した。

シソーラス用語： *マルチエージェントシステム ,  *ゲーム ,  索引 ,  *近似法 ,  計算機アルゴリズム ,  標本抽出 ,  性能分析 ,  評価試験 ,  精度 ,  度 ,  近似アルゴリズム
準シソーラス用語： サンプリング【統計】 ,  パワーインデクス ,  ランダマイズドアルゴリズム ,  確信度

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ゲーム理論  (KA03060T)

タイトルに関連する用語 (6件)： パワー ,  インデクス ,  近似 ,  理論 ,  経験 ,  解析