| 5-2 現在の主要研究テーマをご記入ください。 （1テーマにつき100〜300字程度） Please describe your current main research theme(s). | 【テーマ(1)： 分散制約最適化】
分散制約最適化（Distributed Constraint Optimization Problem：DCOP）は，システムを構成する複数の計算機が協調してシステム全体の最適化を自律分散的に実現するための問題です。私たちは，
20年以上に渡りDCOPを解くアルゴリズムとして広く利用されてきたADOPTの誤りを指摘するとともに，その修正版のアルゴリズムを提案しました[1, 2]。
また，DCOPを解くアルゴリズムの実システムへの応用可能性を高めるために，一部の計算機の故障への耐性を備えたアルゴリズムの開発も行ってきました[3]。
さらに，こうした基礎研究の実システムへの応用として，交通監視用UAVの最適化[4]や，ブロックチェーン上の協調計算の実現などにも取り組んでいます。
【テーマ(2)：世論の形成過程の分析】
世論の形成過程をマルチエージェント・シミュレーションにより分析する研究が古くから行われています。私たちは，こうした既存の研究に対して，新たに知識の伝播が世論の形成に与える影響を分析するためのモデルを提案し[5]，さらにそれを用いてエコーチェンバー現象の創発メカニズムの解明に取り組んできました[6]。（INRIA Grenoble Rhone-Alpesとの共同研究）
【テーマ(3)：強化学習による無人倉庫内のラック搬送ロボットの経路最適化】
高密度にラックが集積された無人倉庫内で，複数の搬送ロボットによりラックを効率よく搬送するための制御手法として，強化学習によるMulti-Agent Pathfindingを実現するための手法の開発を行っています。（豊田中央研究所との共同研究）
【テーマ(4)：認識論的ゴシッププロトコルの高信頼化】
ゴシッププロトコルは，P2Pネットワークで近い機器どうしが1対1で情報を伝え合い，全員が同じ情報を持つ仕組みです。近年は各機器が「誰が何を知っていそうか」を考えて相手を選び，無駄な通信を減らす方法が検討されています。私たちは，知識論理と呼ばれる数理論理学の体系を用いてネットワーク内の共有知識の成立過程を分析することを通じて，情報が消える故障が起きても矛盾から故障を推測し，必要分を送り直して最終共有を実現する方式を提案しました。[7]
【テーマ(5)：ゲームにおけるプレイスタイルの分析】
ボードゲームやビデオゲームにおけるプレイスタイルを分析する手法として，私たちは進化計算により，行動特徴を遺伝子として表現し対戦・淘汰・交配を繰り返して多様なスタイルを自動生成し，クラスタリングで特徴を抽出する枠組みを提案しました。[8]
【参考文献】
[1] K. Noshiro and K. Hasebe. Flaws of Termination and Optimality in ADOPT-based Algorithms, IJCAI, 2023.
[2] K. Noshiro and K. Hasebe. Counterexamples and amendments to the termination and optimality of ADOPT-based algorithms, Artificial Intelligence, 2024.
[3] K. Noshiro and K. Hasebe. Byzantine Fault Tolerance in Distributed Constraint Optimization Problems, AAMAS, 2026.
[4] Q. Zhang, K. Noshiro, M. Dwipa, K. Hasebe, and F. Machida. Distributed Performability Optimization for Multi-UAV Road Traffic Monitoring. ICAART 2026.
[5] H. Kataoka, J. Euzenat, and K. Hasebe. Coherent belief and opinion propagation produces more echo chambers, AAMAS, 2026.
[6] H. Kataoka, J. Euzenat, and K. Hasebe. How can beliefs alter opinions? Joint opinion and belief evolution, ICAART, 2026.
[7] Y. Kobayashi and K. Hasebe. Robustness of Epistemic Gossip Protocols Against Data Loss, AAMAS, 2025.
[8] Y. Iwasaki and K. Hasebe. A Framework for Generating Playstyles of Game AI with Clustering of Play Logs, ICAART, 2022. |
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