分散協調システム 講義ノート

(Lecture #1) オリエンテーション (Orientation)

• 講義概要紹介
• その他の注意事項

(Lecture #1,2,3) Part1: 分散協調システムの概要 (Overview, Background, and History)

• このパートの目的 (Objectives)
• (Lecture #1) 領域の概要 (PDF形式) (Overview)
• (Lecture #1) エージェントアプローチ(from AI1) (Agent Approach)
• (参考資料 「合理的エージェント」(PDF形式))
• (Lecture #2) 課題1の考え方
  • 課題1-1
  • 課題1-3
  • 課題1-2
  • 課題1-4
• (Lecture #6) ラボ1の実験 (計算機実習室で実験)

(Lecture #3,4,5,7,8,11) Part2: 標準的な問題とその数理(Canonical Problem)

• このパートの目的 (Objectives)
• (Lecture #3,4)非協調状況における戦略
  • (Lecture #3,4 板書) 非協調零和ゲーム (Non Cooperative Zerosum Games)
    • 利得関数
    • ミニマックス戦略
    • 均衡点 (参考: 双曲放物面 f(x,y) = x² - y²と鞍点(saddle point))
    • 混合拡大
    • (参考)「AI1」で学んだ minimax 法のレビュー
  • (Lecture #5,6) 非協調非零和ゲーム(Non Cooperative Non-zerosum Games) (PDF)
    • 非零和ゲーム
    • Nash 均衡点
    • 効用と選好
    • 基本合理性
    • 支配解析
    • ケース解析
    • （参考） 　2018年ワールドカップ・グループリーグ日本対ポーランド戦について
    • （効用と利得行列に関する補足資 料 (Utility and Payoff)
  • (Lecture #7) 進化ゲーム(pdf形式)
    • 反復囚人のジレンマ
    • 協調関係の発現と進化
  • (Lecture #9) ラボ2の実験 (計算機実習室で実験)
• (Lecture #7)協調問題解決と組織スキーマ (Cooperative Organization Scheme)
  (講義のウェブページの「資料」にある論文「サーベイ：分散人工知能小問題 集」が参考資料)
  • 追跡ゲーム
  • 組織形態とその特性
  • 組織形態とその効率
  • (Lecture #7,8) 動的組織再編 (Organizational Change)
    (講義のウェブページの「資料」にある論文「協調プランニングにおける動的組織再編とメタレベル整合戦略」が参考資料)
  • (Lecture #13) ラボ3の実験 (計算機実習室で実験)

(Lecture #12) Part3: 行為の相互作用と交渉の数理

• 合意形成 (Reaching Agreement)
  • 合意形成
  • オークション
  • 交渉概論
  • 協力ゲーム
  • パレート最適性
  • 交渉集合
  • Nash解
• (Lecture #11) 交渉の数理モデル
• (Lecture #12,#13) 交渉プロトコル
  • プランニング
  • 統合的交渉プロトコル

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