マルチエージェントシステム入門

マルチエージェントシステムは、エージェントと呼ばれる複数の相互作用するコンピューティングエレメントで構成されるシステムである。エージェントは、2つの重要な能力を持つコンピュータシステムである。第一に、エージェントは少なくともある程度自律的に行動できる。つまり、設計目標を満たすために何をすべきかを自ら決定できる。第二に、他のエージェントと相互作用することができる。単にデータを交換するだけでなく、協力、調整、交渉など、私たちが日常的に行っている社会活動の類似行為に関与することができる。

-マルチエージェントシステムはコンピュータサイエンスの中では比較的新しい分野であり、1980年頃から研究され始め、この分野が広く認知されるようになったのは1QOsの半ば頃からである。しかし、それ以来、この分野に対する国際的な関心は非常に高まっている。この急成長の少なくとも一因は、エージェントが、インターネットのような大規模なオープン分散システムがもたらす可能性を活用するための適切なソフトウェアパラダイムであるという確信にあります。マルチエージェントシステムは、インターネットの潜在能力を引き出す上で極めて重要な役割を果たすことは間違いありませんが、マルチエージェントシステムにはそれ以外にも多くの魅力があります。マルチエージェントシステムは、人工的な社会システムを理解し、構築するための自然なメタファーであるように思える。マルチエージェントシステムの考え方は、単一の応用領域に縛られることなく、以前のオブジェクトのように、多くの異なる応用領域で通用するようである。

本書を執筆した意図は単純である。マルチエージェントシステムの理論と実践における主要な問題を、コンピュータサイエンスやITの基本的なバックグラウンドを持つ人なら誰でも理解できるような方法で紹介することを目的としている。本書は、意図的に科学と工学の間に位置することを意図している。したがって、マルチエージェントシステムの理論における原理と問題（すなわち、マルチエージェントシステムの科学）を論じるだけでなく、そのようなシステムの構築方法（すなわち、マルチエージェントシステム工学）についても何とか伝えたいと強く願っている。

マルチエージェントシステムの分野は、2つの密接に絡み合った研究から構成されていると理解することができる。一つは個々のエージェントに関するものであり、もう一つはこれらのエージェントの集合体に関するものである。本書の構成はこの区分けを反映している。本書の最初の部分である第1章では、マルチエージェントシステムの分野がどこから生まれたかを論じ、その方向性についていくつかのビジョンを示すことで、情景を描き出している。第2章から第5章は、個々のエージェントに関するものである。エージェントの概念、環境、そしてエージェントに何をすべきかを指示する様々な方法についての紹介に続き、エージェントを構築するために文献で提案された主な技術について説明し、対比させます。論理的推論によって行動を決定するエージェント、人間の実践的推論のプロセスに類似した意思決定を行うエージェント、明示的に全く推論しないエージェント、そして最後に、推論と他の意思決定メカニズムを組み合わせて意思決定を行うエージェントについて説明します。本書の第3部（第6章から第10章まで）では、エージェントの集合体に焦点を当てる。複数のエージェントの出会いと相互作用を分類する様々な方法についての議論に続き、自己利益を追求するエージェントが合意に達し、互いにコミュニケーションをとり、協力する方法について論じる。また、マルチエージェントシステムを設計するために提案されている主なアプローチについても述べる。本書の最後となる第4部では、エージェントシステムの応用と、エージェントシステムに関する推論のための形式的手法に関する2つの高度な補足的な章をそれぞれ提示する。

1 Introduction
1 はじめに

1.1 The Vision Thing
1.1 ビジョンというもの
1.2 Some Views of the Field
1.2 この分野に対するいくつかの見解
1.3 Objections to Multiagent Systems
1.3 マルチエージェントシステムへの異論

2 Intelligent Agents
2 インテリジェント・エージェント

2.1 Environments
2.1 環境
2.2 Intelligent Agents
2.2 インテリジェント・エージェント
2.3 Agents and Objects
2.3 エージェントとオブジェクト
2.4 Agents and Expert Systems
2.4 エージェントとエキスパート・システム
2.5 Agents as Intentional Systems
2.5 意図的なシステムとしてのエージェント
2.6 Abstract Architectures for Intelligent Agents
2.6 知的エージェントのための抽象的アーキテクチャ
2.7 How to Tell an Agent What to Do
2.7 エージェントに何をすべきかを指示する方法
2.8 Synthesizing Agents
2.8 エージェントを合成する

3 Deductive Reasoning Agents
3 演繹的推論エージェント

3.1 Agents as Theorem Provers
3.1 定理計算機としてのエージェント
3.2 Agent-Oriented Programming
3.2 エージェント指向プログラミング
3.3 Concurrent MetateM
3.3 コンカレントMetateM

4 Practical Reasoning Agents
4 実践的推論エージェント

4.1 Practical Reasoning Equals Deliberation Plus Means-Ends Reasoning
4.1 実践的推論とは、熟慮に平均値推論を加えたものである。
4.2 Means-Ends Reasoning
4.2 MEANS-ENDS 推論
4.3 Implementing a Practical Reasoning Agent
4.3 実践的推論エージェントの実装
4.4 HOMER: an Agent That Plans
4.4 HOMER: 計画を行うエージェント
4.5 The Procedural Reasoning System
4.5 手続き型推論システム

5 Reactive and Hybrid Agents
5 反応型エージェントとハイブリッド型エージェント

5.1 Brooks and the Subsumption Architecture
5.1 ブルックスとサブサンプション・アーキテクチャ
5.2 The Limitations of Reactive Agents
5.2 リアクティブエージェントの限界
5.3 Hybrid Agents
5.3 ハイブリッドエージェント
5.3.1 TouringMachines
5.3.1 ツーリングマシン（TouringMachines
5.3.2 InteRRaP
5.3.2 InteRRaP

6 Multiagent Interactions
6 マルチエージェント相互作用

6.1 Utilities and Preferences
6.1 ユーティリティとプリファレンス
6.2 Multiagent Encounters
6.2 マルチエージェントエンカウンター
6.3 Dominant Strategies and Nash Equilibria
6.3 優位戦略およびナッシュ均衡
6.4 Competitive and Zero-Sum Interactions
6.4 競争的相互作用とゼロサム相互作用
6.5 The Prisoner’s Dilemma
6.5 囚人のジレンマ
6.6 Other Symmetric 2 x 2 Interactions
6.6 その他の対称的な2×2相互作用
6.7 Dependence Relations in Multiagent Systems
6.7 マルチエージェントシステムにおける依存関係

7 Reaching Agreements
7 合意へのアプローチ

7.1 Mechanism Design
7.1 メカニズムの設計
7.2 Auctions
7.2 オークション
7.3 Negotiation
7.3 ネゴシエーション
7.3.1 Task-oriented domains
7.3.1 タスク指向の領域
7.3.2 Worth-oriented domains
7.3.2 価値志向の領域
7.4 Argumentation
7.4 議論

8 Communication
8 コミュニケーション

8.1 Speech Acts
8.1 スピーチアクト
8.2 Agent CommunicationLanguages
8.2 エージェントコミュニケーション言語
8.3 Ontologies for Agent Communication
8.3 エージェントコミュニケーションのためのオントロジー
8.4 Coordination Languages
8.4 コーディネーション言語

9 Working Together
9 共同作業

9.1 Cooperative Distributed Problem Solving
9.1 協調的な分散型問題解決
9.2 Task Sharing and Result Sharing
9.2 タスク共有と結果共有
9.3 Result Sharing
9.3 結果の共有
9.4 Combining Task and Result Sharing
9.4 タスク共有と結果共有の組合せ
9.5 Handling Inconsistency
9.5 不整合への対応
9.6 Coordination
9.6 コーディネーション
9.6.1 Coordination through partial global planning
9.6.1 部分的なグローバルプランニングによる協調
9.6.2 Coordination through joint intentions
9.6.2 共同意図による調整
9.6.3 Coordination by mutual modelling
9.6.3 相互モデリングによる調整
9.6.4 Coordination by norms and social laws
9.6.4 規範や社会法則による調整

10 Methodologies
10 方法論

10.1 When is an Agent-Based Solution Appropriate?
10.1 エージェントベースのソリューションが適切なのはどのような場合か？
10.2 Agent-Oriented Analysis and Design Techniques
10.2 エージェント指向の分析・設計技法
10.3 Pitfalls of Agent Development
10.3 エージェント開発の落とし穴
10.4 Mobile Agents
10.4 モバイルエージェント

11 Applications
11 アプリケーション

11.1 Agents for Workflow and Business Process Management
11.1 ワークフローとビジネスプロセス管理のためのエージェント
11.2 Agents for Distributed Sensing
11.2 分散型センシングのためのエージェント
11.3 Agents for Information Retrieval and Management
11.3 情報検索・管理用エージェント
11.4 Agents for Electronic Commerce
11.4 電子商取引用エージェント
11.5 Agents for Human-Computer Interfaces
11.5 ヒューマンコンピュータインタフェースのためのエージェント
11.6 Agents for Virtual Environments
11.6 仮想環境用エージェント
11.7 Agents for Social Simulation
11.7 社会シミュレーションのためのエージェント
11.8 Agents for X
11.8 Xのためのエージェント

12 Logics for Multiagent Systems
12 マルチエージェントシステムのための論理学

12.1 Why Modal Logic?
12.1 なぜ様相論理なのか？
12.2 Possible-Worlds Semantics for Modal Logics
12.2 モーダル論理の可能世界意味論
12.3 Normal Modal Logics
12.3 通常の様相論理
12.4 Epistemic Logic for Multiagent Systems
12.4 マルチエージェントシステムのためのエピステミックロジック
12.5 Pro-attitudes: Goals and Desires
12.5 プロアティチュードゴールと願望
12.6 Common and Distributed knowledge
12.6 共通知識と分散知識
12.7 Integrated Theories of Agency
12.7 エージェンシーの統合理論
12.8Formal Methods in Agent-Oriented Software Engineering
12.8エージェント指向ソフトウェア工学における形式手法
12.8.1 Formal methods in specification
12.8.1 仕様における形式手法
12.8.2 Formal methods in implementation
12.8.2 実装における形式手法
12.8.3 V erification
12.8.3 検証