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J-GLOBAL ID：202202258926268933   整理番号：22A1157107

分散アプローチのマルチエージェント資源配分構造解析における不等式の最小化【JST・京大機械翻訳】

Minimising inequality in multiagent resource allocation Structural analysis of a distributed approach

著者 (3件)： Schneckenburger Sebastian (University of Tuebingen, Sand 13, Tuebingen, Germany) ,  Dorn Britta (University of Tuebingen, Sand 13, Tuebingen, Germany) ,  Endriss Ulle (ILLC, University of Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands)
資料名： Annals of Mathematics and Artificial Intelligence  (Annals of Mathematics and Artificial Intelligence)
巻： 90  号： 4  ページ： 339-371  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2049A  ISSN： 1012-2443  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 筆者らは,個々のエージェントが楽しむユーティリティレベル間の不等式を最小化するという点でできるだけ公正であるマルチエージェントシステムにおける資源の割当を見つける問題を解析した。周知のAtkinson指数を用いて不等式を測定し,マルチエージェント資源割当てに対する分散手法に焦点を当て,そこでは,それらの所有権におけるいくつかのアイテムの交換に同意するエージェントのグループ間の一連の局所処理の結果として,新しい割当が出現する。結果は,不等式を最小化する最適結果の理論的保証を提供するシステムを設計することが可能であるが,最悪の場合で克服すべき重要な計算ハードルがあることを示す。特に,最適割当を見つけることは,計算的に扱いやすく,分散アプローチの下で,多くのエージェントとアイテムを含む,多数の構造的に複雑な扱いが,社会的に最適な割当への収束の前に必要とされるかもしれない。これは,全てのエージェントが同じ効用関数を持つ厳しい制約された資源配分シナリオにおいても真実である。方法論的観点から,マルチエージェント資源割当てにおける多くの研究はコンビナトリアル議論に依存するが,ここでは基本計算からの洞察を代わりに使用する。Copyright The Author(s) 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *不等式 ,  構造解析 ,  システム ,  *資源割付 ,  効用関数 ,  *エージェント ,  マルチエージェントシステム
準シソーラス用語： 所有権 ,  *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： マルチエージェント資源配分 ,  公平な分割 ,  不等式指数

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチエージェント ,  資源配分 ,  構造解析 ,  不等式 ,  最小化