研究展示
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ユーザに平等かつ混雑しないインフラをめざして組合せ混雑ゲームの均衡最適化 
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| どんな研究 |
道路や通信網などの社会インフラは、あるリンクに利用が集中すると混雑し所要時間といったコストが増えます。本展示では、各ユーザが自分勝手に経路やリンクの組合せを選択しても、結果的に混雑せずにユーザのコストが低くなるような、最適な社会デザインを効率よく求める技術を紹介します。 |
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| どこが凄い |
私たちは、社会デザインをどう変化させればよりコストが下がるかを微分可能計算という方法を用いて求める新手法を開発しました。また、膨大な数の経路を二分決定グラフとよばれるデータ構造で圧縮し計算に用いることで、経路設定に限らない広い設定の問題を効率的に扱えるようになりました。 |
| めざす未来 |
本技術により、例えば道路の改良や通信帯域の拡充などのネットワーク設計を通じて、人流や通信網の混雑を減らすことに貢献できる可能性があります。また、我々の混雑状況計算手法は汎用的であり、組合せ最適化を含む機械学習の問題など、より広範な分野への適用が期待されます。 |
[1] S. Sakaue, K. Nakamura, “Differentiable equilibrium computation with decision diagrams for Stackelberg models of combinatorial congestion games,” in Proc. 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021.
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中村 健吾（Kengo Nakamura）協創情報研究部 言語知能研究グループ
Email: cs-openhouse-ml@hco.ntt.co.jp