エージェント選択戦略によるマルチエージェントシステムの効率と構造について

摘要

マルチエージェントシステムを実現する場合に，適切な相手と協調することが必須である．適切な相手は，タスクの種類や要求される解の質にも依存するが，それでも複数の候補が存在する場合には，効率的なエージェントを選択しタスクを依頼したり協調することが望ましい．更にデッドラインが設定されているときには，質より効率が求められることもある．しかし，インターネットのようなオープンシステムでは，全体を知る情報は得られないので，各エージェントの観点から自律的に最適と推測するサーバを選択しなくてはならない．また，この観測は，他のエージェントの選択の影響も受ける．本論文では，個別にあるいは協調しながら個々の観点から最適なサーバを選択したときのマルチエージェントシステム全体の効率と，エージェントたちが自律的に形成するタスクの依頼/被依頼の関係を示したネットワーク構造を調べる．シミュレーションによる実験を通して，タスクの頻度（負荷の度合）によるネットワーク構造の変化と，各エージェントの学習の進行による効率の変化，及び情報交換による協調の効果について議論する．