氏名

スガワラ トシハル

菅原 俊治

職名

教授

所属

(基幹理工学部)

プロフィール

1982 年早稲田大学大学院理工学研究科数学専攻修士課程修了.同年,日本電信電話公社武蔵野電気通信研究所基礎研究部入所.1992~1993 年,マサチューセッツ大学アマースト校客員研究員.現在,早稲田大学理工学術院基幹理工学研究科情報理工・情報通信専攻教授.知識表現,学習,分散人工知能,マルチエージェントシステム,インターネットなどの研究に従事.博士 (工学).情報処理学会,日本ソフトウェア科学会,電子情報通信学会,人工知能学会,ISOC,IEEE,ACM,AAAI各会員.

連絡先

住所・電話番号・fax番号

住所
〒169-8555新宿区 大久保3-4-1
電話番号
03-5286-2596
fax番号
03-5286-2596

URL等

WebページURL

http://www.isl.cs.waseda.ac.jp/~sugawara/

研究者番号
70396133

本属以外の学内所属

兼担

理工学術院(大学院基幹理工学研究科)

学内研究所等

ITバイオ研究所

研究員 2008年-2009年

ITバイオ・マイニング研究所

研究所員 2010年-2013年

理工学術院総合研究所(理工学研究所)

兼任研究員 2007年-2018年

理工学術院総合研究所(理工学研究所)

兼任研究員 2018年-

学歴・学位

学歴

-1982年 早稲田大学 理工学研究科 数学専攻

学位

博士(工学) 論文 早稲田大学 知能情報学

経歴

1982年04月-2007年03月NTT研究所
1990年-1991年東京農工大学 非常勤講師
1992年-1993年マサチューセッツ州立大学アムハースト校 客員研究員
2003年-2007年電気通信大学 非常勤講師
2004年-2006年早稲田大学 非常勤講師
2007年04月-現職

所属学協会

Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)

Association for Computing Machinery (ACM)

IEEE Computer Society/Communications Society/Computational Intelligence Socierty

Intenet Society

日本ソフトウェア科学会 監事

人工知能学会

情報処理学会

電子情報通信学会

受賞

優秀論文賞 JAWS2018

2018年09月授与機関:Joint Agent Workshops and Symposium 2018

タイトル:Deep Q Netwokを用いたマルチエージェントの分散協調探索問題における分業の創発

第22回研究論文賞

2018年08月授与機関:日本ソフトウェア科学会

タイトル:DNSグラフ上でのグラフ分析と脅威スコア伝搬による悪性ドメイン特定

優秀論文賞 JAWS2015

2015年10月授与機関:Joint Agent Workshops and Symposium 2015

タイトル:グループワークにおける信頼ネットワークに基づく公平な相互評価法の提案

受賞者(グループ):芝夢乃, 菅原俊治

Best paper award, ACM SAC 2015

2015年04月授与機関:ACM SAC

タイトル:Meta-Strategy for Cooperative Tasks with Learning of Environments in Multi-Agent Continuous Tasks

優秀論文賞 JAWS2014

2014年10月授与機関:Joint Agent Workshops and Symposium 2014

タイトル:マルチエージェント巡回清掃における未知環境下での自律的な戦略の学習

受賞者(グループ):杉山歩未, 菅原俊治

第17回研究論文賞

2013年09月授与機関:日本ソフトウェア科学会,

タイトル:Darknetに到着するパケット間の時系列相関解析とそのサイズ及び空間の依存性

Best Paper Award, 3rd International Conference on Innovative Computing Technology

2013年08月

タイトル:Task Allocation Method Combining Reorganization of Agent Networks and Resource Estimation in Unknown Environments

FIT2009 論文賞

2009年09月授与機関:情報処理学会・電子情報通信学会

Best Paper Award, IEEE 7th International Workshop on IP Operations and Management (IPOM2007)

2007年11月

タイトル:Analysis of Diagnostic Capability for Hijacked Route Problem

FIT2007 論文賞

2007年09月授与機関:情報処理学会・電子情報通信学会

第10回 日本ソフトウェア科学会 論文賞

2006年06月授与機関:日本ソフトウェア科学会,

タイトル:VPNとホストの実行環境を統合するパーソナルネットワーク

日経BP技術賞(情報通信部門)

2002年05月授与機関:Nikkei BP

研究分野

キーワード

人工知能(特に自律エージェント、マルチエージェントシステム)、機械学習(マルチエージェント環境下での機械学習)、分散協調問題解決、インターネット

科研費分類

情報学 / 人間情報学 / 知能情報学

情報学 / 計算基盤 / ソフトウェア

情報学 / 計算基盤 / 計算機システム

研究テーマ履歴

調整・交渉プロトコル

個人研究

プランニングと学習

個人研究

マルチエージェントシステムのインターネットへの応用

個人研究

論文

Emergence of Divisional Cooperation with Negotiation and Re-learning and Evaluation of Flexibility in Continuous Cooperative Patrol Problem

Ayumi Sugiyama, Vourchteang Sea and Toshiharu Sugawara

Knowledge and Information Systems, An International Journal査読有り(採択済み)2019年01月-

詳細

ISSN:0219-1377

Coordinated Behavior of Cooperative Agents Using Deep Reinforcement Learning

Elhadji Amadou Oury Diallo, Ayumi Sugiyama and Toshiharu Sugawara

Neurocomputing査読有り(採択済み)2019年01月-

詳細

ISSN:0925-2312

Learning Strategic Group Formation for Coordinated Behavior in Adversarial Multi-Agent with Distributed Double DQN

Elhadji Amadou Oury Diallo and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 21st International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA-2018),査読有りLNCS 11224p.458 - 4662018年11月-

複数車線での渋滞緩和エージェントモデル導入の提案と評価

石原悠花, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2018)予稿集査読有り2018年09月-

カメラを用いたエレベータ群管理システムにおける優先対象者モデルの提案と検証

山内智貴, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2018)予稿集査読有り2018年09月-

Deep Q-Networkを用いたマルチエージェントの分散協調探索問題における分業の創発

宮下裕貴, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2018)予稿集査読有り2018年09月-

マルチエージェントシステムにおける共通効用と希望順位決定戦略の学習を考慮したタスク割当手法の提案

飯嶋 直樹, 杉山 歩未, 早野 真史, 菅原 俊治

電子情報通信学会論文誌D査読有りJ101-D(9)p.1265 - 12752018年09月-

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ISSN:1881-0225

概要:近年の計算技術の発達は様々な情報と機能を組み合わせたサービスの提供を可能にしている.それらサービスの実行にはタスクを適切な計算資源(エージェント)に割当てる必要があるが,大量のタスクが継続的に発生する環境でそれらの要求に合ったエージェントを割当てるのは困難である.本研究ではシステム全体で追及する効用(タスクの価値や処理タスク数,処理時間などのシステムの共通的効用)に加え,個々のエージェントの特徴や能力に基づく個別選好も考慮できるタスク割当問題を提案する.その問題に対し,エージェントが動的に変化する環境において自身に適切なタスクの順位づけを行う希望順位決定戦略を学習しながら効率的にタスク割当を実現する手法とその情報に基づいて効率的に割当てるアルゴリズムを提案する.提案手法より動的に変化する環境においてエージェントが適切な希望順位決定戦略を学習することによって動的に変化する環境に適応し,システム全体として高い効率を実現できることを示す.また整数計画法で表現した最適解手法と学習を合わせたものと実験結果を比較し,解の質の観点ではその差が小さいが計算時間が十分小さく,実用的であることを示す.

マルチエージェント継続協調巡回問題における位置情報を利用したふるまいの類似度推定

杉山歩未, Vourchteang Sea, 菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理118(116)p.23 - 282018年07月-

店舗間の距離による競合する小売店の価格・在庫戦略への影響

尾形 直哉, 菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理118(116)p.29 - 342018年07月-

通信制限のある複数エージェントの協調連続巡回問題における担当領域の重複とその抑制手法の提案

吉村 祐, 杉山 歩未, 菅原 俊治

情報処理学会論文誌トランザクション:数理モデル化と応用 (TOM)査読有り11(2)p.50 - 622018年07月-

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ISSN:1882-7780

概要:本研究では通信に制限がある環境で,エージェント間の交渉を通じて自分が作業すべき担当領域を自律的に決定する手法を提案する.近年のロボット技術の発達により,ロボットの活躍の領域が広がっている.しかし環境の大きさ,求められる作業量,バッテリ容量などの制限を考慮すると,複数のロボットによる協調作業が必須となることがある.我々は本目的のためにロボットをエージェントとしてモデル化し,協調連続巡回問題としてとらえ,作業領域を分担しながら公平で効率的な作業のための環境の分割方法を提案してきた.しかし,通信に制限があり,たまたまエージェントが近づいたときのみ通信を可能となるように制限を加えると,隣接エージェントと長期間離れていて通信できない間に担当領域に冗長性が発生し,効率低下を招くことが分かった.そこで本論文では,各エージェントが隣接エージェントの作業負荷を推定しながら,拡大を制限する手法を提案する.これにより,整合性があり公平な分業が実現できることに加え,この冗長な拡大を必要な領域には活用し,不要な部分にはなるべく排除させた.この結果,既存手法で発生した不要な冗長性を防ぎ効率を向上させるとともに,必要な相手には助けるという形でこの冗長性を活用し,通信がつねに可能な環境を想定した手法よりも効率化が実現できたことを実験を通して示す.

Efficient Task Allocation with Communication Delay Based on Reciprocal Teams

Ryoya Funato and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the IEEE 3rd International Conference on Agents査読有りIEEE Xplorep.50 - 542018年07月-

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意見の一貫性のなさによる圧力と沈黙を考慮した意見形成モデル

木村 苑子, 浅谷公威, 菅原 俊治

第32回人工知能学会全国大会予稿集2018年06月-

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Frequency-based Multi-agent Patrolling Model and Its Area Partitioning Solution Method for Balanced Workload

Vourchteang Sea, Sugiyama Ayumi, and Sugawara Toshiharu

Proceedings of the 15th International Conference Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research (CPAIOR 2018)査読有りLNCS 10848p.530 - 5452018年06月-

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概要:Multi-agent patrolling problem has received growing attention from many researchers due to its wide range of potential applications. In realistic environment, e.g., security patrolling, each location has different visitation requirement according to the required security level. Therefore, a patrolling system with non-uniform visiting frequency is preferable. The difference in visiting frequency generally causes imbalanced workload amongst agents leading to inefficiency. This paper, thus, aims at partitioning a given area to balance agents’ workload by considering that different visiting frequency and then generating route inside each sub-area. We formulate the problem of frequency-based multi-agent patrolling and propose its semi-optimal solution method, whose overall process consists of two steps – graph partitioning and sub-graph patrolling. Our work improve traditional k-means clustering algorithm by formulating a new objective function and combine it with simulated annealing – a useful tool for operations research. Experimental results illustrated the effectiveness and reasonable computational efficiency of our approach.

Evolutionary Learning Model of Social Networking Services with Diminishing Marginal Utility

Yutaro Miura, Fujio Toriumi and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web Companion (WWW '18 Companion, Presented at the 9th International Workshop on Modeling Social Media (MSM 2018): Applying Machine Learning and AI for Modeling Social Media)査読有りp.1323 - 13292018年04月-

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概要:We propose a model of a social networking service (SNS) with diminishing marginal utility in the framework of evolutionary computing and present our investigation on the effect of diminishing marginal utility on the dominant structure of strategies in all agents. SNSs such as Twitter and Facebook have been growing rapidly, but why they are prospering is unknown. SNSs have the characteristics of a public goods game because they are maintained by users posting many articles that incur some cost and because users can also be free riders, who just read articles. Thus, a number of studies aimed at understanding the conditions or mechanisms that keep social media thriving theoretically by introducing the meta-rewards game, which is a variation of a public goods game. The meta-rewards games assume constant marginal utility, meaning that the rewards by receiving comments increase linearly according to the number of comments, but describing the psychological rewards of humans is often inappropriate. In this paper, we present our modification of the model using the diminishing marginal utility and our comparison of the experimental results with those of the original meta-rewards game. We demonstrate that the structure of dominant strategies of all agents in our game is quite different from that in the original meta-rewards game and is more reasonable to explain the users' behavior in SNSs because their efforts in SNSs are limited even if they have many friends.

ソーシャルメディアにおける限界効用逓減の効果

三浦 雄太郎, 鳥海不二夫, 菅原俊治

第80回情報処理全国大会予稿集4ZE-062018年03月-

エージェント間の通信遅延を考慮した効率的なチーム編成手法の提案

舟戸 崚也, 菅原俊治

第80回情報処理全国大会予稿集3Q-062018年03月-

マルチエージェント探索問題における粗視化とフィルタリングの統合手法による領域分割について

湯徳 尊久, 杉山 歩未, 菅原 俊治

第80回情報処理全国大会予稿集2Q-042018年03月-

マルチプレックスネットワーク上での意見の一貫性のなさが意見形成に与える影響

木村 苑子, 浅谷公威, 菅原俊治

第80回情報処理全国大会予稿集3Q-022018年03月-

異なる利得構造を持つエージェントが混在するネットワークにおける協調促進について

村中慧, 大塚知亮, 菅原俊治

知能システム研究会予稿集, 情報処理学会2017-ICS-190(8)p.1 - 72018年03月-

心理特性と外部情報の影響考慮した災害避難シミュレーション

本田 慧悟, 菅原 俊治

第80回情報処理全国大会予稿集3S-092018年03月-

通信制限のある複数エージェントの協調巡回清掃問題における担当領域の重複とその抑制手法の提案,

吉村 祐, 杉山歩未, 菅原俊治

第117回情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会2018-MPS-117(9)2018年03月-

通信遅延がある環境における効率的なチーム編成手法の提案

舟戸崚也, 早野真史, 飯嶋直輝, 菅原俊治

知能システム研究会予稿集, 情報処理学会2017-ICS-190(9)p.1 - 72018年03月-

Promotion of Robust Cooperation Among Agents in Complex Networks by Enhanced Expectation-of-Cooperation Strategy

Otsuka, Tomoaki; Sugawara, Toshiharu

Complex Networks and Their Applications VI, Proceedings of the 6th International Conference on Complex Networks and their Applications (Complex Networks 2017)査読有りStudies in Computational Intelligence 689p.815 - 8282017年12月-2018年01月 

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ISSN:1860949X

概要:© Springer International Publishing AG 2018. We present an interaction strategy with reinforcement learning to promote mutual cooperation among agents in complex networks. Networked computerized systems consisting of many agents that are delegates of social entities, such as companies and organizations, are being implemented due to advances in networking and computer technologies. Because the relationships among agents reflect the interaction structures of the corresponding social entities in the real world, social dilemma situations like the prisoner’s dilemma are often encountered. Thus, agents have to learn appropriate behaviors from the long term viewpoint to be able to function properly in the virtual society. The proposed interaction strategy is called the enhanced expectation-of-cooperation (EEoC) strategy and is an extension of our previously proposed strategy for improving robustness against defecting agents and for preventing exploitation by them. Experiments demonstrated that agents using the EEoC strategy can effectively distinguish cooperative neighboring agents from all-defecting (AllD) agents and thus can spread cooperation among EEoC agents and avoid being exploited by AllD agents. Examination of robustness against probabilistically defecting (ProbD) agents demonstrated that EEoC agents can spread and maintain mutual cooperation if the number of ProbD agents is not large. The EEoC strategy is thus simple and useful in actual computerized systems.

Learning to Coordinate with Deep Reinforcement Learning in Doubles Pong Game

Elhadji Diallo, Ayumi Sugiyama and Toshiharu Sugawara

Proceedings of 16th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2017)査読有りp.14 - 192017年12月-

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領域分割を用いたマルチエージェントの巡回清掃問題における重複抑制手法の提案

吉村 祐, 杉山歩未, 菅原俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理117(326)p.13 - 182017年11月-

Asynchronous Agent Teams for Collaborative Tasks Based on Bottom-Up Alliance Formation and Adaptive Behavioral Strategies

Masashi Hayano, Naoki Iijima and Toshiharu Sugawara

Proceedings of The 15th IEEE International Conference on Dependable, Autonomic and Secure Computing (DASC 2017)査読有りp.589 - 5962017年11月-

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Coordinated Behavior by Deep Reinforcement Learning in Doubles Pong Game

Elhadji Amadou Oury DIALLO, 杉山歩未, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2017)予稿集査読有り2017年09月-

エレベータ群管理システムにおける人数推定を用いた呼び割当手法とスケジューリング手法

井手理菜, 山内智貴, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム予稿集 (JAWS 2017)2017年09月-

マルチエージェント継続協調巡回における分業の創発と変化に対する柔軟性の評価

杉山 歩未, Sea Vourchteang, 早野 真史, 菅原 俊治

日本ソフトウェア科学会全国大会予稿集p.MACC2-1-L2017年09月-

マルチエージェント探索問題におけるフィルタリングと粗視化を用いた統合手法と領域分割手法の比較

湯徳尊久, 杉山歩未, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム予稿集 (JAWS 2017)2017年09月-

継続協調巡回問題における分業創発と環境変化への追従性

杉山歩未, Vourchteang Sea, 早野真史, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2017)予稿集査読有り2017年09月-

効率的なタスク割り当てのための希望順位戦略の自律的学習法の提案

飯嶋 直輝, 杉山 歩未, 早野 真史, 菅原 俊治

日本ソフトウェア科学会全国大会予稿集p.MACC2-2-L2017年09月-

分散環境における希望順位戦略の学習機能を備えたタスク割り当て手法の提案と評価

飯嶋直輝, 杉山歩未, 早野真史, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2017)予稿集査読有り2017年09月-

Adaptive Task Allocation Based on Social Utility and Individual Preference in Distributed Environments

Naoki Iijima, Ayumi Sugiyama, Masashi Hayano and Toshiharu Sugawara

Proceedings of 21st International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2017), Procedia Computer Science査読有り112p.91 - 982017年09月-

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Robust Spread of Cooperation by Expectation-of-Cooperation Strategy with Simple Labeling Method

Otsuka, Tomoaki; Sugawara, Toshiharu

Proceedings of 2017 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI 2017)査読有りp.483 - 4902017年08月-2017年08月 

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概要:© 2017 ACM. This paper proposes an interaction strategy called the extended expectation-of-cooperation (EEoC) that is intended to spread cooperative activities in prisoner's dilemma situations over an entire agent network. Recently developed computer and communications applications run on the network and interact with each other as delegates of the owners, so they often encounter social dilemma situations. To improve social efficiency, they are required to cooperate, but one-sided cooperation is meaningless and loses some payoff due to a rip-off by defecting agents. The concept of EEoC is that when agents encounter mutual cooperation, they continue to cooperate a few times with the desire to see the emergence of cooperative behavior in their neighbors. EEoC is easy to implement in computer systems.We experimentally show that EEoC can effectively spread cooperative activities in dilemma situations in complete, Erdös-Rényi, and regular networks. We also clarify the robustness against defecting agents and the limitation of the EEoC strategy.

Improvement of Robustness to Environmental Changes by Autonomous Divisional Cooperation in Multi-Agent Cooperative Patrol Problem

Ayumi Sugiyama and Toshiharu Sugawara

15th International Conference on Practical Applications of Agents and Multi-Agent Systems(PAAMS 2017)査読有りLNCS 10349p.259 - 2712017年06月-

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概要:We propose a learning and negotiation method to enhance divisional cooperation and demonstrate its robustness to environmental changes in the context of the multi-agent cooperative problem. With the ongoing advances in information and communication technology, we now have access to a vast array of information, and everything has become more closely connected due to innovations such as the Internet of Things. However, this makes the tasks/problems in these environments complicated. In particular, we often require fast decision making and flexible responses to adapt to changes of environment. For these requirements, multi-agent systems have been attracting interest, but the manner in which multiple agents cooperate with each other is a challenging issue because of the computational cost, environmental complexity, and sophisticated interaction required between agents. In this work, we address a problem called the continuous cooperative patrol problem, which requires high autonomy, and propose an autonomous learning method with simple negotiation to enhance divisional cooperation for efficient work. We also investigate how this system can have high robustness, as this is one of the key elements in an autonomous distributed system. We experimentally show that agents with our method generate role sharing in a bottom-up manner for effective divisional cooperation. The results also show that two roles, specialist and generalist, emerged in a bottom-up manner, and these roles enhanced the overall efficiency and the robustness to environmental change.

Effect of Direct Reciprocity and Network Structure on Continuing Prosperity of Social Networking Services

Kengo Osaka, Fujio Toriumi and Toshiharu Sugawara

Computational Social Networks査読有り4(2)2017年05月-2017年05月 

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ISSN:2197-4314

概要:Background Social networking services (SNSs) are widely used as communicative tools for a variety of purposes. SNSs rely on the users’ individual activities associated with some cost and effort, and thus it is not known why users voluntarily continue to participate in SNSs. Because the structures of SNSs are similar to that of the public goods (PG) game, some studies have focused on why voluntary activities emerge as an optimal strategy by modifying the PG game. However, their models do not include direct reciprocity between users, even though reciprocity is a key mechanism that evolves and sustains cooperation in human society. Proposed methods We developed an abstract SNS model called the reciprocity rewards and meta-rewards games that include direct reciprocity by extending the existing models. Then, we investigated how direct reciprocity in an SNS facilitates cooperation that corresponds to participation in SNS by posting articles and comments and how the structure of the networks of users exerts an influence on the strategies of users using the reciprocity rewards game. Experimental results We run reciprocity rewards games on various complex networks and an instance network of Facebook and found that two types of stable cooperation emerged. First, reciprocity slightly improves the rate of cooperation in complete graphs but the improvement is insignificant because of the instability of cooperation. However, this instability can be avoided by making two assumptions: high degree of fun, i.e. articles are read with high probability, and different attitudes to reciprocal and non-reciprocal agents. We then propose the concept of half free riders to explain what strategy sustains cooperation-dominant situations. Second, we indicate that a certain WS network structure affects users’ optimal strategy and facilitates stable cooperation without any extra assumptions. We give a detailed analysis of the different characteristics of the two types of cooperation-dominant situations and the effect of the memory of reciprocal agents on cooperation.

マルチエージェント継続協調巡回問題における分業によるロバスト性の向上

杉山 歩未, 菅原 俊治

第31回人工知能学会全国大会予稿集p.3N1-32017年05月-

DOI

7F-05 非同期チーム編成における互恵編成戦略の提案と評価

早野真史, 菅原俊治

第79回情報処理全国大会2017年03月-2017年03月 

7P-03トピックモデルを用いた人狼ゲームの会話に基づく役職別のプレイヤ推定法

荒木大輔, 鳥海不二夫, 菅原俊治

第79回情報処理全国大会2017年03月-2017年03月 

Analysis of Task Allocation Based on Social Utility and Incompatible Individual Preference

Naoki Iijima, Masashi Hayano, Ayumi Sugiyama and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 21st Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI 2016)査読有りp.24 - 312017年03月-2017年03月 

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概要:© 2016 IEEE. This paper proposes a task allocation method in which, although social utility is attempted to be maximized, agents also give weight to individual preferences based on their own specifications and capabilities. Due to the recent advances in computer and network technologies, many services can be provided by appropriately combining multiple types of information and different computational capabilities. The tasks that are carried out to perform these services are executed by allocating them to appropriate agents, which are computational entities having specific functionalities. However, these tasks are huge and appear simultaneously, and task allocation is thus a challenging issue since it is a combinatorial problem. The proposed method, which is based on our previous work, allocates resources/tasks to the appropriate agents by taking into account both social utility and individual preferences. We experimentally demonstrate that the appropriate strategy to decide the preference depends on the type of task and the features of the reward function as well as the social utility.

ソーシャルメディアにおける限界効用逓減の効果

三浦雄太郎, 大阪健吾, 鳥海不二夫, 菅原俊治

社会におけるAI研究会, 人工知能学会2017年03月-2017年03月 

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係り受け関係の類似性に着目した小説の著者推定

小泉知夏, 菅原俊治

情報処理学会, 知能システム研究会2017-ICS-186(7)p.1 - 72017年03月-2017年03月 

値引きを考慮した小売店の発注戦略の分析

尾形直哉, 早野真史, 菅原俊治

情報処理学会, 知能システム研究会2017-ICS-186(5)p.1 - 72017年03月-2017年03月 

Adaptive Switching Behavioral Strategies for Effective Team Formation in Changing Environments

Masashi Hayano, Yuki Miyashita and Toshiharu Sugawara

Agents and Artificial Intelligence査読有りLNAI 10162p.37 - 552017年02月-2017年02月 

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ISSN:03029743

概要:© Springer International Publishing AG 2017.This paper proposes a control method for in agents by switching their behavioral strategy between rationality and reciprocity depending on their internal states to achieve efficient team formation. Advances in computer science, telecommunications, and electronic devices have led to proposals of a variety of services on the Internet that are achieved by teams of different agents. To provide these services efficiently, the tasks to achieve them must be allocated to appropriate agents that have the required capabilities, and the agents must not be overloaded. Furthermore, agents have to adapt to dynamic environments, especially to frequent changes in workload. Conventional decentralized allocation methods often lead to conflicts in large and busy environments because high-capability agents are likely to be identified as the best team member by many agents, resulting in the entire system becoming inefficient due to the concentration of task allocation when the workload becomes high. Our proposed agents switch their strategies in accordance with their local evaluation to avoid conflicts occurring in busy environments. They also establish an organization in which a number of groups are autonomously generated in a bottom-up manner on the basis of dependability to avoid conflicts in advance while ignoring tasks allocated by undependable/unreliable agents. We experimentally evaluated our method in static and dynamic environments where the number of tasks varied.

不均質な環境における 拡張協調期待戦略の効率と特性

大塚 知亮, 菅原 俊治

第一回計算社会科学ワークショップ2017年02月-2017年02月 

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Coordinated Area Partitioning Method by Autonomous Agents for Continuous Cooperative Tasks

Vourchteang Sea, Chihiro Kato and Toshiharu Sugawara

Journal of Information Processing査読有り25(1)p.75 - 872017年01月-2017年01月 

DOICiNiilink

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ISSN:1882-6652

概要:We describe a method for decentralized task/area partitioning for coordination in cleaning/sweeping domains with learning to identify the easy-to-dirty areas. Ongoing advances in computer science and robotics have led to applications for covering large areas that require coordinated tasks by multiple control programs including robots. Our study aims at coordination and cooperation by multiple agents, and we discuss it using an example of the cleaning tasks to be performed by multiple agents with potentially different performances and capabilities. We then developed a method for partitioning the target area on the basis of their performances in order to improve the overall efficiency through their balanced collective efforts. Agents, i.e., software for controlling devices and robots, autonomously decide in a cooperative manner how the task/area is partitioned by taking into account the characteristics of the environment and the differences in agents' software capability and hardware performance. During this partitioning process, agents also learn the locations of obstacles and the probabilities of dirt accumulation that express what areas are easy to be dirty. Experimental evaluation showed that even if the agents use different algorithms or have the batteries with different capacities resulting in different performances, and even if the environment is not uniform such as different locations of easy-to-dirty areas and obstacles, the proposed method can adaptively partition the task/area among the agents with the learning of the probabilities of dirt accumulations. Thus, agents with the proposed method can keep the area clean effectively and evenly.

Effect of Direct Reciprocity on Continuing Prosperity of Social Networking Services

Osaka, Kengo; Toriumi, Fujio; Sugawara, Toshiharu

Complex Networks and Their Applications V, Proceedings of the 5th International Workshop on Complex Networks and their Applications (Complex Networks 2016)査読有りStudies in Computational Intelligence 693p.411 - 4222016年12月-

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ISSN:1860949X

概要:© Springer International Publishing AG 2017.This paper investigates the effect of direct reciprocity on voluntary participation in social networking services (SNS) by modeling them as a type of public goods (PG) game. Because the fundamental structure of SNS is similar to the PG games, some studies have focused on why voluntary activities in SNS emerge by modifying the PG game. However, their models do not include direct reciprocity between users, even though it is known that reciprocity is a key mechanism to maintain and evolve cooperation in human society — one that is actually observed on SNS. To analyze the effect of reciprocity on SNS, we first developed an abstract model of SNS called reciprocal rewards and meta-rewards games that are extensions of the PG game. Then, we conducted experiments to understand how reciprocity facilitates cooperation by examining the proposed games using complete-graphs, WS networks, and a Facebook network. Finally, we analyze the findings derived from our experiments using the reciprocal rewards games and propose the concept of half free-riders to explain what maintains cooperation-dominant situations.

先度の存在する領域における強化学習を用いたマルチエージェントパトロール手法

小瀬木晴信, 杉山歩未, 菅原俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理116(350)p.49 - 542016年12月-2016年12月 

探索問題におけるフィルタリングと粗視化を用いたマルチエージェント強化学習について

湯徳 尊久, 杉山 歩未, 菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理116(350)p.55 - 602016年12月-2016年12月 

Effective Task Allocation by Enhancing Divisional Cooperation in Multi-Agent Continuous Patrolling Tasks

Sugiyama, Ayumi; Sea, Vourchteang; Sugawara, Toshiharu

Proceedings of the 28th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2016)査読有りp.33 - 402016年11月-2016年11月 

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概要:© 2016 IEEE.This paper proposes an effective autonomous task allocation method that can achieve efficient cooperative work by divisional cooperation in multi-Agent contexts. Computer and network technology has enabled agents/robots to behave autonomously and to be used in a variety of applications such as cleaning and security patrolling. However, to cover large environments, cooperation and collaboration among several agents are mandatory for efficiency and for the required task quality. However, how agents cooperate is a challenging issue because actual environments are usually complicated and because their own (very uncommon) characteristics. Thus, we first define the continuous cooperative patrolling problem, in which agents split up and move around the environments with the required frequencies that are defined for every location. Then, we extend the previous cooperation method to prompt autonomous and effective division of labor by introducing the negotiation for task (re)allocations. We experimentally show that agents with our method enable effective division and fair allocation by identifying their own responsible locations in a bottom-up manner and that they could achieve considerably improved results compared with those of the previous method. We also investigated the structure of the resulting regime for cooperation and analyzed why our method could achieve the effective task allocation.

エージェントの行動戦略選択による組織化とタスク処理効率化の実現

早野 真史, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

人工知能学会論文誌査読有り31(6)p.AG-F_1 - AG-F_112016年11月-2016年11月 

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ISSN:1346-0714

繰り返し信頼ネットワーク生成によるグループワークの公平な相互評価法の提案

芝 夢乃, 菅原 俊治

人工知能学会論文誌査読有り31(6)p.AG-C_1 - AG-C_102016年11月-2016年11月 

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ISSN:1346-0714

DNSグラフ上でのグラフ分析と脅威スコア伝搬による悪性ドメイン特定

風戸 雄太, 福田 健介, 菅原 俊治

コンピュータソフトウェア査読有り33(3)p.16 - 282016年10月-2016年10月 

DOICiNiilink

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ISSN:0289-6540

概要:本研究では,DNS (Domain Name System)のクエリ回答結果から作成したドメイン名・IPアドレスをノードとする2部グラフ(DNSグラフ)を用いて,グラフ内に存在する未知の悪性ノードを検出する手法を提案する.キーとなるアイディアは,事前に与えられた良性・悪性ドメインを含むグラフコンポーネントにおいて脅威確率伝搬(Probabilistic Threat Propagation)を用いることで,良性・悪性ノードに「近い」ノードをそれぞれ良性・悪性と推定する点にある.大規模バックボーンネットワークで得られたDNSクエリデータを用いたDNSグラフでは全ノードの約69%が1つの部分グラフ (コンポーネント)から構成されることがわかった.また,このDNSグラフに提案手法を適用したところ,低い誤分類率で悪性なドメインを検出でき,オリジナルの脅威確率伝搬手法と比較して9%,既存の他の手法と比較して40%の精度向上を実現した.さらに,DNSグラフ上の未知のノードを提案手法で推定したところ,危険性の高い未知なドメインを新たに2,170個検出することができ,DNSグラフを可視化することで推定した悪性なノードが関わるグラフ構造を明らかにした.

カメラによる人数推定を考慮したエレベータ群管理システム

井手 理菜, 菅原 俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2016)予稿集査読有り2016年09月-2016年09月 

マルチエージェント継続巡回問題における分割的協調のための効率的な自律的タスク割当手法

杉山 歩未, Sea Vourchteang, 菅原 俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2016)予稿集査読有り2016年09月-2016年09月 

協調期待戦略による協調促進の頑健性について

大塚 知亮, 菅原 俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2016)予稿集査読有り2016年09月-2016年09月 

Cooperation-dominant Situations in SNS-norms Game on Complex and Facebook Networks

Hirahara, Yuki; Toriumi, Fujio; Sugawara, Toshiharu

New Generation Computing査読有り34(3)p.273 - 2902016年08月-2016年08月 

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ISSN:0288-3635

概要:© 2016, Ohmsha and Springer Japan.We propose an SNS-norms game to model behavioral strategies in social networking services (SNSs) and investigate the conditions required for the evolution of cooperation-dominant situations. SNSs such as Facebook and Google+ are indispensable social media for a variety of social communications ranging from personal chats to business and political campaigns, but we do not yet fully understand why they thrive and whether these currently popular SNSs will remain in the future. A number of studies have attempted to understand the conditions or mechanisms that keep social media thriving by using a meta-rewards game that is the dual form of a public goods game or by analyzing user roles. However, the meta-rewards game does not take into account the unique characteristics of current SNSs. Hence, in this work we propose an SNS-norms game that is an extension of Axelrod’s metanorms game, similar to meta-rewards games, but that considers the cost of commenting on an article and who is most likely to respond to it. We then experimentally investigated the conditions for a cooperation-dominant situation, by which we mean many users continuing to post articles on an SNS. Our results indicate that relatively large rewards compared to the cost of posting articles and comments are required to evolve cooperation-dominant situations, but optional responses with lower cost, such as “Like!” buttons, facilitate the evolution. This phenomenon is of interest because it is quite different from those shown in previous studies using meta-rewards games. We also confirmed the same phenomenon in an additional experiment using a network structure extracted from real-world SNS data.

Solving coalition structure generation problem with double-layered ant colony optimization

Yeh, Chiawei; Sugawara, Toshiharu

Proceedings - 2016 5th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2016査読有りp.65 - 702016年08月-2016年08月 

DOIScopus

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概要:© 2016 IEEE.The coalition structure generation problem is now a big issue in the field of multi-agent systems. With many agents working in the same environment, cooperation may become a key point to complete a mission efficiently. This problem can also be found in many areas such as sensor networks, multi-robot systems, and even e-commerce. However, it has been proved to be NP-complete to find an optimal solution. In the paper, a stochastic algorithm called double-layered ant colony optimization is proposed to deal with the task-oriented coalition structure problem. Then, we evaluate the solution quality by comparing it with the optimal solutions derived by CPLEX. The results indicate that even though this method cannot guarantee the optimal solution, it can find a coalition structure that is good enough within a reasonably short time.

Spread of Cooperation in Complex Agent Networks Based on Expectation of Cooperation

Ryosuke Shibusawa, Tomoaki Otsuka and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 19th International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA-2016)査読有りLNCS 9862p.76 - 912016年08月-

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Solving Coalition Structure Generation Problem with Double-Layered Ant Colony Optimization

Chia Wei Yeh and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 5th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI AAI 2016)査読有りp.65 - 702016年07月-

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Assignment Problem with Preference and an Efficient Solution Method without Dissatisfaction

Kengo Saito and Toshiharu Sugawara

Proceedings of 10th International KES Conference on Agents and Multi-Agent Systems: Technologies and Applications, Smart Innovation, Systems and Technologies Series査読有り58p.33 - 442016年06月-

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マルチエージェント巡回清掃における直接的な通信を用いた分業促進手法

杉山 歩未, Sea Vourchteang, 菅原 俊治

人工知能学会全国大会予稿集p.1L2-32016年06月-2016年06月 

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人数を観測可能な環境におけるエレベータ群管理システム

井手 理菜, 菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理116(117)p.13 - 182016年06月-2016年06月 

Effect of Direct Reciprocity on Social Networking Services

Kengo Osaka, Fujio Toriumi, and Toshiharu Sugawara,

Proceedings of the 6th International Workshop on Emergent Intelligence on Networked Agents, WEIN-16, (held in conjunction with of the 15th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems)査読有りp.9 - 162016年05月-2016年05月 

Emergence of Cooperation in Complex Agent Networks Based on Expectation of Cooperation

Ryosuke Shibusawa, Tomoaki Otsuka, Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 15th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2016)査読有りp.1333 - 13342016年05月-2016年05月 

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ISSN:978-1-4503-4239-1

Formation of Association Structures Based on Reciprocity and Their Performance in Allocation Problems

Yuki Miyashita, Masashi Hayano and Toshiharu Sugawara

Coordination, Organizations, Institutions, and Norms in Agent Systems XI (COIN book 2015)査読有りLNAI 9628p.262 - 2812016年05月-

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掲載種別:研究論文(学術雑誌)ISSN:0302-9743

Mobile agentネットワークにおけるノルムの収束

大塚 知亮, 菅原 俊治

人工知能学会, 知識ベースシステム研究会SIG-KBS-107p.1 - 62016年03月-2016年03月 

マップを基地とした環境におけるQ学習を用いた高効率な分散探索手法の提案

湯徳 尊久, 杉山 歩未, 菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理115(478)p.1 - 62016年03月-2016年03月 

継続的に発生する優先度つきタスクの効率的割り当て手法の一解法について

飯嶋 直輝, 齋藤 健吾, 早野 真史, 菅原 俊治

情報処理学会, 知能システム研究会2016-ICS-182(9)p.1 - 72016年03月-2016年03月 

通信範囲に制限を持つマルチロボットの巡回清掃における効率的な領域分割法の提案

吉村 祐, 杉山 歩未, 菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理115(478)p.7` - 122016年03月-2016年03月 

Switching Behavioral Strategies for Effective Team Formation by Autonomous Agent Organization

Masashi Hayano; Yuki Miyashita; Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 8th International Conference on Agents and Artificial Intelligence査読有りp.56 - 652016年02月-2016年02月 

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Detecting malicious domains with probabilistic threat propagation on DNS graph

Kazato, Yuta; Sugawara, Toshiharu; Fukuda, Kensuke

Computer Software査読有り33(3)p.16 - 282016年01月-2016年01月 

Scopus

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ISSN:02896540

概要:This paper proposes a method to estimate malicious domain names from a large scale DNS query response dataset. The key idea of the work is to leverage the use of DNS graph that is a bipartite graph consisting of domain names and corresponding IP addresses. We apply a concept of Probabilistic Threat Propagation (PTP) on the graph with a set of predefined benign and malicious node to a DNS graph obtained from DNS queries at a backbone link. The performance of our proposed method (EPTP) outperformed that of an original PTP method (9% improved) and that of a traditional method using N-gram (40% improved) in an ROC analysis. We finally estimated 2,170 of new malicious domain names with EPTP.

Formation of association structures based on reciprocity and their performance in allocation problems

Miyashita, Yuki; Hayano, Masashi; Sugawara, Toshiharu

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)査読有り9628p.262 - 2812016年01月-2016年01月 

DOIScopus

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ISSN:03029743

概要:© Springer International Publishing Switzerland 2016.We describe the reciprocal agents that build virtual associations in accordance with past cooperative work in a bottom-up manner and that allocate tasks or resources preferentially to agents in the same associations in busy large-scale distributed environments. Models of multi-agent systems (MAS) are often used to express tasks that are done by teams of cooperative agents, so how each subtask is allocated to appropriate agents is a central issue. Particularly in busy environments where multiple tasks are requested simultaneously and continuously, simple allocation methods in self-interested agents result in conflicts, meaning that these methods attempt to allocate multiple tasks to one or a few capable agents. Thus, the system’s performance degrades. To avoid such conflicts, we introduce reciprocal agents that cooperate with specific agents that have excellent mutual experience of cooperation. They then autonomously build associations in which they try to form teams for new incoming tasks. We introduce the N-agent team formation (TF) game, an abstract expression of allocating problems in MAS by eliminating unnecessary and complicated task and agent specifications, thereby identifying the fundamental mechanism to facilitate and maintain associations. We experimentally show that reciprocal agents can considerably improve performance by reducing the number of conflicts in N-agent TF games with different N values by establishing association structures. We also investigate how learning parameters to decide reciprocity affect association structures and which structure can achieve efficient allocations.

Spread of cooperation in complex agent networks based on expectation of cooperation

Shibusawa, Ryosuke; Otsuka, Tomoaki; Sugawara, Toshiharu

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)査読有り9862p.76 - 912016年01月-2016年01月 

DOIScopus

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ISSN:03029743

概要:© Springer International Publishing Switzerland 2016.This paper proposes a behavioral strategy called expectation of cooperation with which cooperation in the prisoner’s dilemma game spreads over agent networks by incorporating Q-learning. Recent advances in computer and communication technologies enable intelligent agents to operate in small and handy computers such asmobile PCs, tablet computers, and smart phones as delegates of their owners. Because the interaction of these agents is associated with social links in the real world, social behavior is to some degree required to avoid conflicts, competition, and unfairness that may lead to further inefficiency in the agent society. The proposed strategy is simple and easy to implement but nevertheless can spread over and maintain cooperation in agent networks under certain conditions. We conducted a number of experiments to clarify these conditions, and the results indicate that cooperation spread and wasmaintained with the proposed strategy in a variety of networks.

エージェントの行動戦略選択による組織化とタスク処理効率化の実現

早野 真史;宮下 裕貴;菅原 俊治

人工知能学会論文誌査読有り31(6)p.AG - F_1-112016年01月-2016年

CiNii

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概要:

This paper proposes a behavioral strategy with which agents select rational or reciprocal behavior depending on the past cooperative activities. Rational behavioral strategy lets agents select actions to try to maximize the direct and immediate rewards, while agents with the reciprocal behavioral strategy try to work with cooperative partners for steady task execution. Although rational action is effective in team formation for group work in an unbusy environment, it may cause conflicts in busy and large-scale multi-agent systems due to the task concentration to a few high capable agents, resulting in the degradation of entire performance. This also affects the learning mechanism to identify which tasks and/or agents will provide more rewards, by destabilizing the cooperative relationship between agents. Our proposed method enables agents to change the behavioral strategy on the basis of the past members of successful group work. We experimentally show that it finally stabilizes the cooperative relationship between agents and improve the entire performance in busy environments. We also indicate that a certain ratios of rational and reciprocal agents in good performance.

繰り返し信頼ネットワーク生成によるグループワークの公平な相互評価法の提案

芝 夢乃;菅原 俊治

人工知能学会論文誌査読有り31(6)p.AG - C_1-102016年01月-2016年

CiNii

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概要:

We propose a fair and accurate peer assessment method for group work using a multi-agent trust network. Although group work is an effective educational method, accurately assessing individual students is not easy. Mutual evaluation is often used to assess group work because students can observe the contributions of other students. However, mutual evaluation presents some potential problems to discuss such as irresponsible evaluations and collusion. Our proposed method identifies and excludes such cheating and unfair ratings on the basis of trust networks that are often used to evaluate sellers in e-market places by using customers' ratings. We assume a group-work course in a semester in which students mutually evaluate other group members a few (three to five) times since too many chances for evaluation burden students. We introduce the iterative method for alternately generating trust networks and calculating cluster-trust values, which represent similarity of evaluations in a cluster network. Using a multi-agent simulation, we experimentally show that our method can find the irresponsible students and collusive groups and considerably improve accuracy of final marks with only a few chances for mutual evaluations. Thus, our method can provide useful information for assessments to instructors and reduce free-riders' incentives for cheating behaviors.

Allocating Resources based on Multiple Bid Declaration with Preference

Kengo Saito; Toshiharu Sugawara

ACIS International Journal of Computer and Information Science査読有り16(4)p.30 - 402015年12月-2015年12月 

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ISSN:2375-964X

Balanced Team Formation for Tasks with Deadlines

Ryutaro Kawaguchi; Masashi Hayano; Toshiharu Sugawara

Balanced Team Formation for Tasks with Deadlines査読有りp.234 - 2412015年12月-2015年12月 

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デッドライン付きタスクを効果的に割り当てるチーム編成手法の提案

川口 竜太郎, 早野 真史, 菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理115(381)p.125 - 1302015年12月-2015年12月 

希望順位を反映したリソース割当て問題における効率的な割当てアルゴリズムの提案

齋藤 健吾, 菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理115(381)p.119 - 1242015年12月-2015年12月 

隣接交差点間の自動車台数を考慮したスプリット計算手法の提案

大渕 敬寛, 菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理115(381)p.131 - 1362015年12月-2015年12月 

Learning and relearning of target decision strategies in continuous coordinated cleaning tasks with shallow coordination

Keisuke Yoneda, Ayumi Sugiyama, Chihiro Kato, and Toshiharu Sugawara

Web Intelligence査読有り13(4)p.279 - 2942015年11月-2015年11月 

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Cooperation-dominant situations in SNS-norms game on complex and Facebook networks

Hirahara, Yuki; Toriumi, Fujio; Sugawara, Toshiharu

Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence査読有り30(6)p.782 - 7902015年10月-2015年10月 

DOIScopus

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ISSN:13460714

概要:© 2015, Japanese Society for Artificial Intelligenc. All right reserved.We propose an SNS-norms game to model behavioral strategies in social networking services (SNSs) and in- vestigate the conditions required for the evolution of cooperation-dominant situations. SNSs such as Facebook and Google+ are indispensable social media for a variety of social communications ranging from personal chats to busi- ness and political campaigns, but we do not yet fully understand why they thrive and whether these currently popular SNSs will remain in the future. A number of studies have attempted to understand the conditions or mechanisms that keep social media thriving by using a meta-rewards game that is the dual form of a public goods game or by analyzing user roles. However, the meta-rewards game does not take into account the unique characteristics of current SNSs. Hence, in this work we propose an SNS-norms game that is an extension of Axelrod’s metanorms game, similar to meta-rewards games, but that considers the cost of commenting on an article and who is most likely to respond to it. We then experimentally investigated the conditions for a cooperation-dominant situation, by which we mean many users continuing to post articles on an SNS. Our results indicate that relatively large rewards compared to the cost of posting articles and comments are required to evolve cooperation-dominant situations, but optional responses with lower cost, such as “Like!” buttons, facilitate the evolution. This phenomenon is of interest because it is quite different from those shown in previous studies using meta-rewards games. We also confirmed the same phenomenon in an additional experiment using a network structure extracted from real-world SNS data.

Fair Assessment of Group Work by Mutual Evaluation with Irresponsible and Collusive Students Using Trust Networks

Yumeno Shiba; Haruna Umegaki; Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 18th International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA-2015)査読有りLNCS (LNAI) Vol. 9387p.528 - 5372015年10月-2015年10月 

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グループワークにおける信頼ネットワークに基づく公平な相互評価法の提案

芝夢乃, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2015)予稿集査読有り2015年10月-2015年10月 

行動戦略選択エージェントによる協同関係強化手法の提案

早野真史, 宮下裕貴, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2015)予稿集査読有り2015年10月-2015年10月 

複雑ネットワーク上での囚人のジレンマゲームにおける協調の促進について

渋澤亮介, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2015)予稿集査読有り2015年10月-2015年10月 

Self-Organizational Reciprocal Agents for Conflict Avoidance in Allocation Problems

Miyashita, Yuki; Hayano, Masashi; Sugawara, Toshiharu

International Conference on Self-Adaptive and Self-Organizing Systems, SASO査読有り2015-Octoberp.150 - 1552015年09月-2015年09月 

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ISSN:19493673

概要:© 2015 IEEE.We propose reciprocal agents that self-organize associations based on cooperative relationships for efficient task/resource allocation problems in large-scale multi-agent systems (MASs). Computerized services are often provided by teams of networked intelligent agents by executing the corresponding tasks. However, performance in large-scale and busy MASs, may severely degrade due to conflicts because many task requests are excessively sent to a few agents with high capabilities. We introduce a game of N-agent team formation (TF game), which is an abstract form of the distributed allocation problem. We then introduce reciprocal agents that identifies dependable/trustworthy agents in TF games, shares the states between them, and preferentially works with them. Through this behavior with learning, they autonomously organize implicit associations that can considerably reduce conflicts and achieve fair reward distributions. We experimentally found that reciprocal agents could identify mutually dependable agents that formed independent associations, and efficiently team formed games. Finally, we investigated reasons for such efficient behaviors and found how their organizational structures emerged.

チーム編成ゲームと互恵エージェントを用いた自律的組織化について

宮下裕貴, 早野真史, 菅原俊治

第11回ネットワークが創発する知能研究会ワークショップ (JWEIN2015) 論文集査読有り2015年08月-2015年08月 

直接互恵性が働くソーシャルメディアにおける協調の進化

大阪健吾, 鳥海不二夫, 菅原俊治

第11回ネットワークが創発する知能研究会ワークショップ (JWEIN2015) 論文集査読有り2015年08月-2015年08月 

Area Partitioning Method with Learning of Dirty Areas and Obstacles in Environments for Cooperative Sweeping Robots

Vourchteang, Sea; Sugawara, Toshiharu

Proceedings - 2015 IIAI 4th International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2015査読有りp.523 - 5292015年07月-2015年07月 

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概要:© 2015 IEEE.In this paper, we introduce an extended performance-based partitioning method for the cooperative cleaning domain in the environment with obstacles. Due to ongoing advances in technology, robotic applications have been crucial for large and complicated areas that require cooperation and coordination in task operations by multiple robots. Therefore, our research has focused on methods for cooperation/coordination of multiple agents, which are the control programs of robots, using examples of cleaning tasks by multiple robots. Our proposed method partitions target area in a bottom-up manner, according to the characteristics of environments by identifying where are easy to be dirty, so that agents can clean their responsible areas effectively and evenly. Specifically, it also has included the learning to identify the shapes and the locations of obstacles in the environments via the steps of cleaning tasks because the shapes of obstacles affect the work performance. Our experiments showed that it could partition their responsible areas autonomously and effectively by taking into consideration the environmental characteristics. We also indicated that it could achieve efficient task operations in a more balanced manner by comparing these results with those by the conventional methods which assumed that the area is divided into equal-size sub areas and/or the environmental characteristics are given in advance.

Single-object resource allocation in multiple bid declaration with preferential order

Saito, Kengo; Sugawara, Toshiharu

2015 IEEE/ACIS 14th International Conference on Computer and Information Science, ICIS 2015 - Proceedings査読有りp.341 - 3472015年07月-2015年07月 

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概要:© 2015 IEEE.This paper proposes solutions to a problem called single-object resource allocation with preferential orders and efficient algorithms for semi-optimal allocations. Formalizations of resource allocation problems are widely used in many applications. Although many studies on allocation methods have focused on maximizing social welfare or total revenues, they have rarely taken into account agents' individual preferential orders that may have interfered with one another. Our proposed framework allocates one unit of resources to individual users but allows them to declare multiple resources with their own preferential orders. It then tries to allocate a resource to each agent by not only maximizing the total values but also considering the agent's preferences, at least, by ensuring that no or few dissatisfactions are reported. This is obviously a combinatorial problem to find optimal solutions. Thus, we propose efficient methods for semi-optimal solutions (allocations) that satisfy as many user preferences as possible. Finally, we analyze the quality of solutions and computation time by comparing them with the solutions obtained by CPLEX. Then, we experimentally demonstrate that the proposed methods are extremely efficient, while the reduced quality of their solutions is quite small.

DNSグラフ上でのグラフ分析と脅威確率伝搬による悪質ドメイン特定

風戸雄太, 福田健介, 菅原俊治

第16回インターネットテクノロジーワークショップ (WIT2015) 論文集査読有り2015年06月-2015年06月 

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ISSN:1341-870X

ランダム性を考慮したスマートグリッドにおける家庭の電力売買戦略の学習

石川直樹, 坂本裕紀, 菅原俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理2015年06月-2015年06月 

動的環境におけるマルチエージェント巡回清掃の自律的な戦略学習の提案

杉山歩未, 菅原俊治

電子情報通信学会論文誌D査読有りJ98-D(6)p.862 - 8722015年06月-2015年06月 

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複雑ネットワーク上での影響力の伝搬によるノルムの収束について

渋澤亮介, 菅原俊治

電子情報通信学会論文誌D査読有りJ98-D(6)p.873 - 8832015年06月-2015年06月 

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Association Formation Based on Reciprocity for Conflict Avoidance in Allocation Problems

Yuki Miyashita, Masashi Hayano and Toshiharu Sugawara

Proceedings of Workshop on Coordination, Organizations, Institutions and Norms in Agent Systems (COIN 2015)査読有りp.143 - 1572015年05月-2015年05月 

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Meta-Strategy for Cooperative Tasks with Learning of Environments in Multi-Agent Continuous Tasks

Ayumi Sugiyama and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 30th ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing (ACM SAC 2015)査読有りp.494 - 5002015年04月-2015年04月 

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共同関係の強化による効率的なチーム編成手法の実現

早野真史, 宮下裕貴, 菅原俊治

情報処理学会全国大会予稿集4T-042015年03月-

デッドライン付きタスクを対象とした効率的チーム編成手法の提案

川口 竜太郎;早野 真史;菅原 俊治

情報処理学会研究報告. ICS, [知能と複雑系]2015(4)p.1 - 82015年02月-2015年02月 

CiNii

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ISSN:09196072

概要:近年のネットワークやロボット技術の発展により,複数のエージェントが協力あるいは調整して実現できるタスクの重要性が増し,それらを効果的に処理させる手法が着目されている.このようなタスクの実現には,そのタスクを構成する各サブタスクを適切な能力を持つエージェントに割り当てる必要がある.さらにこれらのタスクには実時間性を求められるものも多く,デッドラインを考慮することも必要となる.マルチエージェントシステムの研究では,このような資源割り当て問題をチーム編成問題と考えられた多くの研究が存在する.本研究では,タスクにはデッドラインあること,また一つのタスクをチームで処理するのに一定の処理時間を要することを想定し,タスク処理効率の向上だけでなくエージェントがチームに必要以上に拘束される時間を減らすチーム編成手法を提案する.そのために,学習パラメータによりエージェントが自律的に適切なエージェントとチームを組み,チーム編成の効率を上げる学習手法と,エージェントがチーム履歴から自分の組めるチームの能力を推定してタスク処理の時間を見積もり,処理のできそうなタスクだけを選択し無駄なチーム編成の試みを減らす学習手法を提案する.評価実験から,チーム編成の成功率を上げるとともにエージェントのチームへの不要な拘束時間を減らし,システムとしてのタスク処理効率の向上が見込めることを示す.

直接互恵性が働くソーシャルメディアにおける協調の進化

大阪 健吾;平原 悠喜;鳥海 不二夫;菅原 俊治

情報処理学会研究報告. ICS, [知能と複雑系]2015(12)p.1 - 72015年02月-2015年02月 

CiNii

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ISSN:09196072

概要:本研究では,公共財ゲームにおける進化ゲームのモデルを用いて,ソーシャルメディアが協調支配的となるメカニズムを調べる.協調支配的とは,記事投稿やコメント投稿等のソーシャルメディアへの自発的参加が多く行われる状況を指す.一般にソーシャルメディアがもつ公共財の性質を用いて協調支配的になる条件を調べた先行研究があるが,そこではプレイヤーを識別をしておらず,プレイヤー間で働く互恵性が考慮されていない.我々は,ソーシャルメディアへの自発的参加を促すメカニズムとして互恵性に着目し,互恵性がソーシャルメディアの活性化に与える影響を分析した.実験として,既存のソーシャルメディアの抽象モデルを拡張し,直接互恵性を考慮した互恵報酬ゲームモデルを提案し,シミュレーション実験を行った.その結果,以下のような知見を得た.ソーシャルメディアでは,各ユーザが自分に報酬を与えてくれたユーザを認識し,逆に選択的に報酬を与えることで,コメント返しに相当するメタ報酬がなくても協調が促進される.しかし,その後互恵性を考慮せずにコメントをするユーザが増加し,その結果フリーライダーも増加,最終的には記事投稿が減少し,協調が崩壊する.また,以上の状況を繰り返すことが分かった.様々な条件下で提案モデルを用いて実験を行い,ソーシャルメディアにおいて直接互恵性の働きを分析した.

Autonomous Strategy Determination with Learning of Environments in Multi-Agent Continuous Cleaning

Ayumi Sugiyama and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 17th International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA-2014)査読有りLNCS 8861p.455 - 4622014年12月-

Role and member selection in team formation using resource estimation for large-scale multi-agent systems

Hayano, Masashi;Hamada, Dai;Sugawara, Toshiharu

NEUROCOMPUTING査読有り146p.164 - 1722014年12月-2014年12月 

DOIWoS

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ISSN:0925-2312

Evolution of Cooperation in SNS-norms Game on Complex Networks and Real Social Networks

Yuki Hirahara, Fujio Toriumi and Toshiharu Sugawara,

Social Informatics, -- Proceedings of the 6th International Conference on Social Informatics (SocInfo 2014)査読有りLNCS 8851p.112 - 1202014年11月-

交通量を考慮した動的な右折・時差式信号の制御手法の提案

大渕 敬寛, 菅原 俊治

人工知能と知識処理研究会技術研究報告AI2014-19p.19 - 242014年11月-

Fair assessment of group work by mutual evaluation based on trust network

Yumeno Shiba and Toshiharu Sugawara

Proceedings of 2014 IEEE Frontiers in Education Conference (IEEE FIE 2014)査読有りp.821 - 8272014年10月-

マルチエージェント巡回清掃における未知環境下での自律的な戦略の学習

杉山歩未, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2014)予稿集,査読有り2014年10月-

投票カード群を用いた売買価格差を考慮した蓄電池充放電計画手法の評価

坂本裕紀, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2014)予稿集,査読有り2014年10月-

複雑ネットワークにおける影響力の伝播によるノルムの収束について

渋澤亮介, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2014)予稿集,査読有り2014年10月-

Norm Emergence via Influential Weight Propagation in Complex Networks,

Ryosuke Shibusawa and Toshiharu Sugawara,

Proceedings of the First European Network Intelligence Conference (ENIC 2014)査読有りp.30 - 372014年09月-

WSモデル・BAモデルのネットワーク上でのメタ報酬ゲームにおける協調の進化

平原 悠喜;鳥海 不二夫;菅原 俊治

コンピュータ ソフトウェア査読有り31(3)p.3_211 - 3_2212014年08月-2014年08月 

CiNii

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ISSN:0289-6540

概要:本研究では,公共財ゲームにおける進化ゲームのモデルを用いて,ソーシャルメディアが協調支配的となる状況を調べる.それにより,ソーシャルメディアが流行するメカニズムを明らかにする.協調支配的な状況とは,記事の投稿およびコメント等によるリアクションをする方がしないより得となる場合である.つまり,それは流行している状況と言える.現在流行しているソーシャルメディアが今後も流行し続けるのか,または新しいソーシャルメディアが流行し始めるのかを予想することは難しい.一般にソーシャルメディアが公共財の性質を持つことに注目し,協調支配的な状況を調べた先行研究はあるが,そこではネットワーク構造を完全グラフと仮定している.我々は,完全グラフと比べて現実のネットワークに近いと言われるWSモデルとBAモデルの2つを用いて,シミュレーション実験を行う.実験より,ネットワーク構造の種類によって,ソーシャルメディアの流行のメカニズムに違いが出ることを明らかにした.WSモデルを適用した場合,結果は完全グラフとほぼ同様になった.一方,BAモデルを適用した場合,結果は完全グラフとは異なるものになった.BAモデルのネットワーク構造はソーシャルメディアを流行しやすくする.

エージェント間通信のないマルチエージェント巡回清掃における環境の汚れやすさの学習(「持続可能エネルギー社会とAI」及び一般)

杉山 歩未;菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理114(89)p.7 - 122014年06月-2014年06月 

CiNii

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ISSN:0913-5685

概要:本研究では,環境学習を統合したマルチエージェント巡回清掃における,探索戦略決定手法について述べる.我々はこれまで,マルチエージェント巡回清掃を題材として分散協調問題を研究してきた.今までは戦略の自律的学習に主眼をおき,環境の各場所における汚れやすさは既知としていた.しかし,実際の清掃問題では環境の情報を事前に把握できるとはかぎらず,また,途中で汚れやすさが変わることも想定される.そこで,本研究ではこれまでの手法を拡張し,環境の汚れやすさを未知とし,各場所の汚れやすさをエージェントが学習する手法を追加した.その結果,汚れやすさの学習に成功し,汚れやすさが未知な場合でも,学習によって既知の場合と同程度以上の清掃効率が出せることを示した.

家庭環境と市場電力価格を考慮した蓄電池充放電計画手法の提案(「持続可能エネルギー社会とAI」及び一般)

坂本 裕紀;菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理114(89)p.19 - 242014年06月-2014年06月 

CiNii

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概要:本研究では、一部の家庭に太陽光発電設備および家庭用蓄電池設備が導入されたことを想定し,地域内の近隣家庭同士の電力売買市場を想定した,家庭用蓄電池の充放電計画手法を提案する.導入促進には,家庭にとって設備導入が有益であることを示す必要があり,そのため自律的に動作する設備による電力が経済的に利用可能な機能が必要である.本機能は家庭に設置される制御端末「スマートメーター」に実装され,スマートメーターは家庭の電力消費量,ソーラー発電量,電力価格の推移を記録することで価格差を考慮した充放電計画を作成する.市場を通じた電力取引価格について,売買価格差を導入した場合を想定し,また電力需要量の状況に応じて蓄電池の利用量を制限することで,電力需要量の乱高下を抑制するために"ノルム"を導入する.本手法をシミュレーションによる実験で評価した.その結果,提案手法によって電力需要の平坦化が可能となり,その達成度は環境により異なることがわかった.また環境に依存せず,家庭の利得の向上が可能であることがわかった.

マルチエージェント巡回清掃における自律的戦略の過学習とその一解消手法,

杉山歩未, 菅原俊治

人工知能学会全国大会予稿集,3A3,2014年05月-

Learning of Task Allocation Method Based on Reorganization of Agent Networks in Known and Unknown Environments

Urakawa Kazuki;Sugawara Toshiharu

Journal of Information Processing査読有り22(2)p.289 - 2982014年04月-2014年04月 

CiNii

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ISSN:1882-6652

概要:We propose a team formation method that integrates the estimating of the resources of neighboring agents in a tree-structured agent network in order to allocate tasks to the agents that have sufficient capabilities for doing tasks. A task for providing the required service in a distributed environment is often achieved by a number of subtasks that are dynamically constructed on demand in a bottom-up manner and then done by the team of appropriate agents. A number of studies were conducted on efficient team formation for quality services. However, most of them assume that resources in other agents are known, and this assumption is not adequate in real world applications. The contribution of this paper is threefold. First, we extend the conventional method by combining the learning of task allocation and the reorganization of agent networks. In particular, we introduce the elimination of links as well as the generation of links in the reorganization. Second, we revise the learning method so as to use only information available locally. Finally, we omitt the assumption that all resource information in other agents is given in advance. Instead, we extend the task allocation method by combining it with the resource estimation of neighboring agents. We experimentally show that this extension can considerably improve the efficiency of team formation compared with the conventional method even though it does not require knowledge of resources in other agents. We also show that it can make the agent network adaptive to environmental changes.

コミュニティの影響力を考慮した拡張型Collective Learningによるスモールワールドネットワーク上のノルムの収束について

渋澤亮介, 菅原俊治

社会システムと情報技術研究ウィーク (社会におけるAI研究会, 人工知能学会)2014年03月-

平均二乗誤差に基づく信頼ネットワークによるグループワークの公正な相互評価方法の提案

芝夢乃, 菅原俊治

社会システムと情報技術研究ウィーク (社会におけるAI研究会, 人工知能学会)2014年03月-

希望順位を反映した選択型リソース割当て問題の提案と割当て戦略による評価(社会システムと情報技術)

齋藤 健吾;大榎 啓太;菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理113(459)p.19 - 242014年02月-2014年02月 

CiNii

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ISSN:0913-5685

概要:本論文では,希望順位を反映できる選択型リソース割当て問題を定義し,分散環境を想定してオークションに基づく一解法を提案する.この問題は,それぞれのエージェントに割当られるリソース(財)は1つだが,リソースに希望順位と価値を付与して複数のリソースの希望を表明(入札)でき,希望順位を優先しながらも全体の価値を最大化する割当てを行う.しかし,これは基本的に組み合わせ問題であり、リソースとエージェント数に応じて計算量は指数的に増加する.オークションを利用した提案手法では,入札フェーズで財と価格と希望順位を指定し,落札者決定アルゴリズムで入札者の希望順位を最大限に考慮しながらも,社会余剰の最大化を目指す.本問題を,高速線形ソルバーCPLEXで最適解を求め,計算時間,最適解との比較・評価を行い,提案手法の有用性を示す.

報酬推定と信頼度を考慮したエージェントシステムのグループ編成について(社会システムと情報技術)

宮下 裕貴;菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理113(459)p.13 - 182014年02月-2014年02月 

CiNii

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ISSN:0913-5685

概要:本研究では、多くのエージェントが共存するシステムにおいて、適切な協調相手を選択する過程で発生する競合を抑え、実行効率を上げるために、自律的に小グループを構成させ、その内部で優先的にタスク処理のためのメンバ選択(チーム編成)を実現する手法をめざす。一般にマルチエージェントシステムにおける適切なチーム編成を想定すると、エージェント数とタスク量の増大により通信量の増加と同時に同じエージェントを選択することによる競合や遅延が発生する。我々はこの問題を解決するために、作業実績と報酬配分量を学習し、協働するエージェントを相互に選択しやすくする手法を提案してきた。本研究では、この手法で規定したモデルからシステム依存の部分を削除すると、エージェント間の交渉が最後通牒ゲームの繰り返しに構造が似ていることに着目し、そのゲームを使った抽象モデルの上で、小グループの自律編成の可否と安定性、合理性や公平性などエージェントの行動規範の影響を調査する。この結果、公平性エ一ジェントのみの環境の方がグループ生成の収束が早く、安定することが分かった。

Decentralized Area Partitioning for a Cooperative Cleaning Task

Chihiro Kato and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 16th International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA-2013)査読有りLNCS 8291p.470 - 4772013年12月-

Autonomous Learning of Target Decision Strategies without Communications for Continuous Coordinated Cleaning Tasks

Keisuke Yoneda, Chihiro Kato, and Toshiharu Sugawara

Proceedings of IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology (IAT-13)査読有りIEEE Xplore2013年11月-

Efficient Channel Division and Information Sharing Using Reinforcement Learning for Cooperative Multi-agent Systems

Xue Zhang and Toshiharu Sugawara

人工知能と知識処理研究会技術研究報告AI2013-21p.13 - 182013年11月-

Evolution of Cooperation in Meta-rewards Games on Networks of WS and BA models

Yuki Hirahara, Fujio Toriumi, and Toshiharu Sugawara

Proceedings of DOCMAS 2013 (IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology)査読有りIEEE Xplore2013年11月-

Towards classification of DNS erroneous queries

Yuta Kazato, Kensuke Fukuda and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the Asian Internet Engineering Conference 2013 (AINTEC2013)査読有りACM DL2013年11月-

巡回アルゴリズムの効率を考慮したマルチロボット巡回清掃の領域分割法の提案

加藤 千紘;菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理113(332)p.71 - 762013年11月-2013年11月 

CiNii

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ISSN:0913-5685

概要:本研究では,協力的な巡回清掃のためのタスク(ゴミの回収)と領域の分割法を提案する.情報科学やロボット工学の進歩に伴い,コンピュータやセンサー,ロボットなどの活躍のフィールドが広がってきている.しかし,このようなアプリケーションでは,作業範囲が広範囲になることがあるため,複数の計算機やロボット(エージェント)が協力して作業する必要がある.そこで本研究では,性能や探索アルゴリズムが異なる複数台のエージェントによる清掃に焦点を当て,各エージェントの清掃状況を均一化させることで,全体として効果的な清掃を行うことを目指す.エージェントは自分の性能や探索アルゴリズム,環境の汚れやすさや構造を間接的に考慮しながら,自律的かつ動的に領域を分割する.実験から,エージェントが効果的かつ均一に清掃でき,提案手法が環境に応じて領域分割できることが分かった.

大規模な環境におけるリソースの同定学習とチーム編成の効率化について

早野 真史;菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理113(332)p.7 - 122013年11月-2013年11月 

CiNii

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ISSN:0913-5685

概要:本論文では,エージェント数の多い大規模な環境でも効率的にチーム編成を実現する手法を提案する.これまで,我々は他のエージェントのリソースや能力を未知とし,その学習とチーム編成における役割の学習を平行させ,効率的なタスク割当て手法を提案した.しかしエージェント数の増加に伴い,チーム編成の計算量に加え,学習時の計算量とメモリ量が急激にあがる課題があった.本研究では各エージェントにスコープという概念を導入し,そこに含まれるエージェントのみをチーム編成とリソースの学習対象とした手法を提案する.またスコープに含まれるエージェントも実績に応じて入れ替えを行う.評価実験の結果,既存手法に比べ計算量の減少と収束の高速化が実現できるだけでなく,エージェント数と要求タスク量の多いマルチエージェントシステム環境において,タスク割当ての効率化も実現できたことを報告する.

Task Allocation Strategy Based on Variances in Bids for Large-Scale Multi-Agent Systems

Toshiharu Sugawara

IFIP Advances in Information and Communication Technology Series査読有り412p.110 - 1202013年09月-

WSモデル・BAモデルのネットワーク上でのメタ報酬ゲームにおける協調の進化

平原悠喜, 鳥海不二夫, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2013)予稿集査読有り2013年09月-

F-033 スモールワールドモデルのソーシャルメディアにおける協調の進化(F分野:人工知能・ゲーム)

平原 悠喜;鳥海 不二夫;菅原 俊治

情報科学技術フォーラム講演論文集12(2)p.355 - 3602013年08月-2013年08月 

CiNii

Task Allocation Method Combining Reorganization of Agent Networks and Resource Estimation in Unknown Environments

Kazuki Urakawa and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 3rd International Conference on Innovative Computing Technology査読有りp.383 - 3882013年08月-

Autonomous Decision on Team Roles for Efficient Team Formation by Parameter Learning and its Evaluation

Dai Hamada and Toshiharu Sugawara

Intelligent Decision Technologies Journal査読有り7(3)p.163 - 1742013年06月-

DNSクエリデータ解析とそのクエリパターンのクラス分類

風戸雄太, 福田健介, 菅原俊治

第14回インターネットテクノロジーワークショップ (WIT2013) 論文集査読有り2013年06月-

家庭におけるスマートメーターを活用した電力需要学習に基づく売買取引手法の提案(「持続可能エネルギー社会とAI」及び一般)

坂本 裕紀;菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理113(113)p.7 - 112013年06月-2013年06月 

CiNii

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ISSN:0913-5685

概要:本研究では、各家庭の利得向上を目的として、家庭に設置される制御端末「スマートメーター」による地域内の近隣家庭同士の電力売買市場を想定した,家庭の利得向上を目的とする家庭用蓄電池の充放電計画手法を提案する。充放電は,市場の電力需要に比例して決定される電力価格に対して安価なときに充電,高価なときに放電するよう計画される.当手法をマルチエージェントシミュレーションによる実験で評価した.その結果,地域の環境によって電力需要の平坦化をもたらす最適な学習パラメーターが存在することを示す.また,家庭用蓄電池やソーラーパネルを導入することで,各家庭の利得は導入していない家庭と比較して,向上することが分かった.

Role and Member Selection in Team Formation Using Resource Estimation

Masashi Hayano, Dai Hamada and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 7th International KES Conference on Agents and Multi-agent Systems - Technologies and Applications査読有りFrontiers in Artificial Intelligence and Applications(252)p.125 - 1362013年05月-

DNSクエリのクラスタリングによるクエリパターンの異常検出

風戸雄太, 福田健介, 菅原俊治

情報処理学会全国大会3Z-12013年03月-

バッテリ制限付きマルチロボットによる継続的な巡回清掃のための領域分割法の提案

加藤千紘, 米田圭佑, 菅原俊治

社会システムと情報技術研究ウィーク (知識ベースシステム研究会, 人工知能学会)2013年03月-

リソース推定方法と役割学習を組み合わせたチーム編成の効率化について

早野 真史, 浜田 大, 菅原俊治

社会システムと情報技術研究ウィーク (知識ベースシステム研究会, 人工知能学会)2013年03月-

家庭におけるスマートメーターを活用した電力制御・売買手法の提案

坂本裕紀, 菅原俊治

情報処理学会全国大会5S-82013年03月-

マルチロボット巡回清掃における強化学習を用いた行動計画法の提案と評価

米田圭佑, 加藤千紘, 菅原俊治

第87回情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会2013年02月-

ADMIRE: Anomaly detection method using entropy-based PCA with three-step sketches

Kanda, Yoshiki;Fontugne, Romain;Fukuda, Kensuke;Sugawara, Toshiharu

COMPUTER COMMUNICATIONS査読有り36(5)p.575 - 5882013年01月-2013年

DOIWoS

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ISSN:0140-3664

Reorganization of Agent Networks with Reinforcement Learning based on Communication Delay

Kazuki Urakawa and Toshiharu Sugawara

Proceedings of 2012 IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology (IAT-12)査読有りp.324 - 3312012年12月-

バッテリ制限付きマルチロボットによる継続的な巡回清掃における行動計画法の提案とその評価

米田圭佑, 加藤千紘, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2012)論文集査読有り2012年10月-

階層型組織の再編成手法によるチーム編成の効率化とその評価

浦川一紀, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2012)論文集査読有り2012年10月-

Two-Sided Parameter Learning of Role Selections for Efficient Team Formation

Dai Hamada and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 15th International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA-2012)査読有りLNCS (LNAI) 7455p.122 - 1362012年09月-

エージェントの複数系統集団における言語の相互世代学習とその特徴

上野祐輝, 菅原俊治

情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用 (TOM)査読有り5(3)p.32 - 402012年09月-

Deciding Roles for Efficient Team Formation by Parameter Learning

Dai Hamada and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 6th International KES Conference on Agents and Multi-agent Systems - Technologies and Applications (KES-AMSTA 2012)査読有りLNCS 7327p.544 - 5532012年06月-

ACO を用いた VLAN 環境下における動的中継点制御のスケーラビリティの向上

女部田啓太, 菅原俊治

情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会2012-MPS-87(3)2012年03月-

センサ情報からの系列パターンマイニング(<特集>系列パターンマイニングの最近の動向)

栗原 聡;福田 健介;菅原 俊治

人工知能学会誌査読有り27(2)p.112 - 1192012年03月-2012年03月 

CiNii

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ISSN:09128085

強化学習を用いたチーム編成の効率化モデルの提案と環境変化に対する評価

佐藤大樹, 菅原俊治

情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用 (TOM)査読有り5(1)p.40 - 492012年03月-

遅延観測に基づいた階層型組織の再編成手法とその評価(社会システムと情報技術)

浦川 一紀;菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理111(474)p.13 - 182012年03月-2012年03月 

CiNii

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ISSN:0913-5685

概要:本論文では,エージェントの学習とそれに合わせてエージェント間のリンク生成と切断によりエージェントネットワークを改変させ,全体として効率的なタスクの割り当てを可能とする手法を提案する.一般に,インターネット上のサービスは複数のサービス要素から構成され,サービスに対応したタスクはそれぞれサブタスクの集まりとが得られる.各サブタスクは,異なるリソース(計算資源や機能,ソフトウェアなど)が必要であり,これら全てが処理できて,もとのタスクが達成される.この問題はマルチエージェントシステムにおけるチーム編成問題として定式化される.これまで強化学習とエージェントネットワーク構造の再編成により,チーム編成を効率化する手法が提案されている.しかし,組織の再編成はエージェントの未使用リソース量をもとにしているが,これは元々のエージェントのリソース量に依存するため,早期に組織の再編成が停止するという課題があった.また,エージェント間のリンクを維持するため,環境の変化への対応性も時間とともに低くなる.そこで本論文では,タスクの処理量をベースとし,さらにリンクの生成と切断を共に行うことで既存手法より効率化できることを示す.

幼児エージェントモデル集団における世代学習とその特徴

上野祐輝, 菅原俊治

情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会2012-MPS-87(22)2012年03月-

Effect of Alternative Distributed Task Allocation Strategy Based on Local Observations in Contract Net Protocol

Toshiharu Sugawara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu and Satoshi Kurihara

Principles and Practice of Multi-Agent Systems査読有りLNCS (LNAI) 7057p.90 - 1042012年02月-

DOI

Adaptive Routing Point Control in Virtualized Local Area Networks Using Particle Swarm Optimizations

Kensuke Takahashi, Toshio Hirotsu and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 23rd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2011)査読有りp.352 - 3602011年11月-

キーワードテキストに対するイベント自動判定法の提案(「コンテキストを意識した知識の利用」及び一般)

山本 尚央;佐藤 進也;菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理111(310)p.59 - 632011年11月-2011年11月 

CiNii

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ISSN:0913-5685

概要:本研究では、複数のキーワードからなるテキストデータに対して、そのキーワード群が現実に起きたイベントを表しているかを自動で判定する手法を提案する。近年、時系列データから盛り上がっているトピックやキーワードを抽出する研究が多く行われている。しかし、それらが現実に起きたイベントを表すかどうかの判定はそのほとんどが人力によって判断している。そのため知識量による偏りや判定のコストが大きいという課題がある。そこで、イベントかどうかを自動で判定する手法を試みる。実験により、提案手法が70%以上の正解率でイベントを判定をできることを示す。

渋滞緩和エージェントモデルによる渋滞緩和の提案と評価

萬屋賢人, 菅原俊治

情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用 (TOM)査読有り4(4)p.1 - 92011年11月-

段階的推定モデルによるセンサネットワークのトポロジー推定

渡辺友太, 栗原聡, 菅原俊治

情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用 (TOM)査読有り4(4)p.37 - 482011年11月-

劇場における座席入札・割り当て戦略と各種利得への影響

大榎啓太, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2011)論文集査読有り2011年10月-

渋滞緩和エージェントによる渋滞緩和の効果と視野・配置の影響

萬屋賢人, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2011)論文集査読有り2011年10月-

報酬割当の学習に基づくチーム編成の効率化

浜田大, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2011)論文集査読有り2011年10月-

Efficient Team Formation based on Learning and Reorganization and Influence of Communication Delay

Ryota Katayanagi and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 11th IEEE International Conference on Computer and Information Technology (CIT-2011)査読有りp.563 - 5702011年09月-

RF-010 報酬に基づく強化学習を用いたチーム編成手法の提案と評価(Web情報処理,F分野:人工知能・ゲーム)

浜田 大;菅原 俊治

情報科学技術フォーラム講演論文集10(2)p.103 - 1082011年09月-2011年09月 

CiNii

マルチエージェントシステムにおける効率的な競合解消のための社会的慣習の獲得学習の一実験

菅原俊治

第7回ネットワークが創発する知能研究会(JWEIN'11)第52回数理社会学会(JAMS52)合同大会査読有り2011年09月-

強化学習を用いたチーム編成の効率化モデルの提案と環境変化に対する評価

佐藤大樹, 菅原俊治

情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会2011-MPS-85(28)2011年09月-

劇場における座席入札・割り当て戦略とその影響

大榎啓太, 菅原 俊治

日本ソフトウェア科学会全国大会予稿集(7.00E-01)2011年09月-

Emergence and Stability of Social Conventions in Conflict Situations

Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 22nd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-11)査読有りp.371 - 3782011年07月-

Sensor Network Topology Estimation Using Reaction Interval Distribution

Yuta Watanabe, Satoshi Kurihara and Toshiharu Sugawara

Proceedings of International Workshop of Sensor Data Mining (IWSDM2011)査読有りp.1 - 52011年06月-

報酬配分に基づく 強化学習を用いた効率的なチーム編成手法の提案

浜田大, 菅原俊治

第25回人工知能学会全国大会1F3-32011年06月-

幼児期の学習モデルを利用した語彙の獲得と世代学習の効果と特徴

上野祐輝, 菅原俊治

第25回人工知能学会全国大会1G1-42011年06月-

Darknetに到着するパケット間の時系列相関解析とそのサイズ及び空間の依存性

大田 昌幸;杉本 周;福田 健介;廣津 登志夫;明石 修;菅原 俊治

コンピュータ ソフトウェア査読有り28(2)p.129 - 1392011年05月-2011年

CiNii

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ISSN:0289-6540

概要:本稿では,インターネット上の小規模な観測アドレス空間(Darknet)を用いて,その近隣のアドレス空間へ到着する異常パケットの振る舞いを推定できる可能性を示す.我々はこれまで,各組織の断片的未使用アドレス空間に到着する異常パケットの振る舞いを観測することで,近隣のアドレス空間に到着する異常パケットを推定・防御する分散協調監視アーキテクチャを提案してきた.異常パケットの振る舞いを推定するには,小規模な観測アドレス空間とその近隣へ到着する異常パケット間の時系列相関強度を調査する必要がある.そこで,アドレス空間をスキャンする異常パケットを対象に,Darknetの観測空間を小規模なサブ観測空間に分け,そのサブ観測空間の間の時系列解析から相関強度を求めた.さらに,サブ観測空間のサイズを変更させ,その相関強度のサイズ依存性を調査した.その結果,十分小さなサブ観測空間でも,近隣へ到着する異常パケットの振る舞いを推定できることが分かった.また,特定の観測位置をベースとした解析を行うことで非常に高い相関強度を得られた.これらの結果から,小規模な観測空間を用いる分散協調監視アーキテクチャでも異常パケットの振る舞いを推定できる可能性が示せた.

Emergence of Norms for Social Efficiency in Partially Iterative Non-Coordinated Games

Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 10th International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2011)査読有りp.1193 - 11942011年05月-

Analysis of Spoofed IP Traffic Using Time-to-Live and Identification Fields in IP Headers

Masayuki Ohta, Yoshiki Kanda, Kensuke Fukuda and Toshiharu Sugawara

Proceedings of IEEE the Seventh International Symposium on Frontiers in Networking with Applications (FINA 2011)査読有りp.355 - 3612011年03月-

人流シミュレーションによる店内レイアウトの 効果分析

邊見典子, 菅原俊治

情報処理学会全国大会1R-52011年03月-

段階的推定モデルによるセンサネットワークのトポロジー推定

渡辺友太, 廣津登志夫, 栗原聡, 菅原俊治

情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会2011-MPS-82(2)2011年03月-

ブロガーの相互関係に潜在するアイテムの相互関係

佐藤 進也;福田 健介;廣津 登志夫;栗原 聡;菅原 俊治

コンピュータ ソフトウェア査読有り28(1)p.145 - 1532011年02月-2011年

CiNii

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ISSN:0289-6540

概要:ブロガーをノード,コメントをやりとりしている関係をリンクとするネットワークは,その定義から明らかなように,人々の相互関係を表している.本論文では,以下のようにして,アイテム(商品や芸術作品など)どうしの関連性(具体的には人々の嗜好という観点からの類似性)もこのネットワークから読み取れることを示す.まず,関連性が問われている2つのアイテムそれぞれについて,記事の中で言及しているブロガー集合を抽出する.そして,それぞれのブロガー集合の,前述のネットワーク上の分布を考える.このとき,この2つの分布のネットワーク上の近接度を測る方法を選べば,その近接度とアイテム間の関連度に相関関係を成立させることができる.

リンクの動的生成を用いたチーム編成の効率化の提案と評価

片柳 亮太;菅原 俊治

人工知能学会論文誌査読有り26(1)p.76 - 852011年01月-2011年

CiNii

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ISSN:1346-0714

概要:We propose an effective method of dynamic reorganization using reinforcement learning for the team formation in multi-agent systems (MAS). A task in MAS usually consists of a number of subtasks that require their own resources, and it has to be processed in the appropriate team whose agents have the sufficient resources. The resources required for tasks are often unknown \textit{a priori} and it is also unknown whether their organization is appropriate to form teams for the given tasks or not. Therefore, their organization should be adopted according to the environment where agents are deployed. In this paper, we investigated how the structures of network and the number of tasks affect team formations of the agents. We will show that the utility and the success of the team formation is deeply affected by depth of the tree structure and number of tasks.

離散PSOを用いた分散仮想ルータのための動的中継点制御

高橋 謙輔;阿部 洋丈;廣津 登志夫;菅原 俊治

人工知能学会論文誌査読有り26(1)p.25 - 332011年01月-2011年

CiNii

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ISSN:1346-0714

概要:In this paper, we propose a method for the dynamic migration of the IP routing points using binary particle swarm optimization (PSO) in distributed Virtual LAN environments. Virtual LAN (VLAN) is a virtualization technique of datalink layer and can construct arbitrary logical networks on top of a physical network. However, VLAN often causes much redundant traffic due to mismatch between the topology of the logical network and that of the underlying physical network. We will show that the proposed method can adaptively select the routing points dynamically according to the observed traffic patterns and thus reduce the redundant traffic. Finally, we will evaluate the proposed method using the simulation environment.

An Evaluation of Anomaly Detection Based on Sketch and PCA

Yoshiki Kanda, Kensuke Fukuda and Toshiharu Sugawara

Proceedings of IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 2010)査読有りp.1 - 62010年12月-

渋滞緩和エージェントモデルによる渋滞緩和の提案と評価

萬屋賢人, 菅原俊治

情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会2010-MPS-81(5)2010年12月-

Effect of Alternative Distributed Task Allocation Strategy Based on Local Observations in Contract Net Protocol

Toshiharu Sugawara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu and Satoshi Kurihara

Proceedings of the 13th international conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2010)査読有りp.144 - 1512010年11月-

Sensor Network Topology Estimation Using Time-Series Data from Infrared Human Presence Sensors

Yuta Watanabe, Satoshi Kurihara and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 9th Annual IEEE Conference on Sensors (SENSORS 2010)査読有りp.664 - 6672010年11月-

Dynamic and Distributed Routing Control for Virtualized Local Area Networks

Toshio Hirotsu, Kensuke Fukuda, Hirotake Abe, Satoshi Kurihara, Osamu Akashi and Toshiharu Sugawara

Proceedings of The 35th IEEE Conference on Local Computer Networks (LCN 2010)査読有りp.212 - 2152010年10月-

ページ間類似度によるWebブラウジング支援システム

佐藤 大樹, 菅原 俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2010)論文集査読有り2010年10月-

通信遅延を考慮する強化学習を用いたチーム編成の効率化手法の提案と評価

片柳 亮太, 菅原 俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS2010)論文集査読有り2010年10月-

日次ニュース業界別記事抽出による株価変動予測

本多隆虎, 和泉潔, 松井藤五郎, 吉田稔, 中川裕志, 石田智也, 中嶋啓浩, 菅原俊治

ファイナンスにおける人工知能応用研究会SIG-FIN-005-06p.33 - 382010年10月-

Darknetに到着するUDPパケットの特徴解析

大田昌幸, 福田健介, 廣津登志夫, 菅原俊治

日本ソフトウェア科学会第27回大会3A-32010年09月-

Fluctuated Peer Selection Policy and its Performance in Large-Scale Multi-agent Systems

Toshiharu Sugawara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Shin-ya Sato, Osamu Akashi and Satoshi Kurihara

International Journal of Web Intelligence and Agent Systems査読有り8(3)p.255 - 2682010年09月-

ブリッジを用いた動的アドレス変更機構の開発と評価

阿久津準, 廣津登志夫, 菅原俊治

日本ソフトウェア科学会第27回大会1C-12010年09月-

F-038 センサネットワークにおける隣接関係の推定(F分野:人工知能・ゲーム,一般論文)

渡辺 友太;栗原 聡;菅原 俊治

情報科学技術フォーラム講演論文集9(2)p.457 - 4602010年08月-2010年08月 

CiNii

F-050 特定ジャンルのブログに対する共起とユーザ別特徴語抽出を用いた話題抽出(F分野:人工知能・ゲーム,一般論文)

山本 尚央;佐藤 進也;菅原 俊治

情報科学技術フォーラム講演論文集9(2)p.503 - 5062010年08月-2010年08月 

CiNii

Adaptive Probabilistic Task Allocation in Large-Scale Multi-Agent Systems and its Evaluation

Toshiharu Sugawara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu and Satoshi Kurihara

Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference 2010 (GECCO 2010)査読有りp.1311 - 13122010年07月-

同期とグラフを用いたクラスタリング手法の提案と評価(人工知能,データマイニング)

速水 雄太郎;菅原 俊治

電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム査読有り93(7)p.1226 - 12352010年07月-2010年07月 

CiNii

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ISSN:18804535

概要:本論文では,任意形状のクラスタの分割を目的とした非階層的クラスタリング手法を提案し,それを他のクラスタリング手法と比較して評価した結果について述べる.現在の社会において,大量のデータから何らかの意味をもつ情報を抽出することが必要になっている.そのような現状において,クラスタリングは教師なしデータ分類の重要な一手法として用いられている.クラスタリングは情報科学だけでなく,経済学や自然科学,社会科学など様々な分野で利用されており,各分野において基礎的な部分を構成している.しかし,利用されている従来の非階層的クラスタリング手法では任意形状のクラスタの検出が難しく,また,データに含まれるノイズに対して脆弱であるなどの欠点ももつ.提案したクラスタリング手法は,グラフ構造を用いてデータ間の関係を簡略化した後,生物の同期現象をモデルとした結合振動子の自己組織化により実現する.提案手法の性能を調べるために,三つのデータセットに対してクラスタリングを行い,結果を外的評価指標を用いて評価した.評価の結果,提案手法は任意形状のクラスタ検出に高い効果を発揮した.

Darknetに到着する背景雑音異常トラフィックの特徴解析

大田昌幸, 薄田広志, 福田健介, 廣津登志夫, 菅原 俊治

第11回インターネットテクノロジーワークショップ (WIT2010) 論文集査読有り2010年06月-

ブラウザの閲覧履歴に基づく探索行動抽出手法(「Webインテリジェンス」及び一般)

佐藤 大樹;菅原 俊治

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理110(105)p.31 - 352010年06月-2010年06月 

CiNii

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ISSN:09135685

概要:本論文ではユーザのブラウザの閲覧履歴から探索行動と探索目的ページの抽出方法を提案する.近年,ウェブページの爆発的な増加に伴い,ウェブページ推薦の研究が盛んに行われている.我々は,小グループにおける検索サイトを利用した情報探索においての推薦システムをめざしている.特にウェブページ全体を推薦の対象としながらも,ユーザへの負担が少ないことを狙っているが,その実現にはいくつかの課題がある.本論文ではこの中で特に,推薦対象を自動抽出するという課題に対し,ユーザのブラウザの閲覧履歴に基づいた探索行動と探索終了ページの抽出手法を提案し,さらに終了ページが探索の目的ページ(推薦対象ページの候補)となる割合を調べた.評価実験の結果,52.3%の割合で探索行動を抽出でき,そのとき87.0%の割合で探索結果として有用なウェブページを抽出できた.

渋滞相からメタ安定相への遷移を可能にする渋滞緩和エージェントの提案と効果

萬屋賢人, 菅原俊治

第24回人工知能学会全国大会 (JSAI2010)2I1-OS5-42010年06月-

未使用IPアドレスに届くパケット収集システムの開発と評価

渡辺翔平, 福田健介, 廣津登志夫, 菅原俊治

第11回インターネットテクノロジーワークショップ (WIT2010) 論文集査読有り2010年06月-

A Flow Analysis For Mining Traffic Anomalies

Yoshiki Kanda, Kensuke Fukuda and Toshiharu Sugawara

Proceedings of 2010 IEEE International Conference on Communications (ICC 2010)査読有りp.1 - 52010年05月-

Effect of Probabilistic Task Allocation Based on Statistical Analysis of Bid Values

Toshiharu Sugawara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu and Satoshi Kurihara

Proceedings of 9th International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2010)査読有りp.1603 - 16042010年05月-

A PCA Analysis of daily unwanted traffic

Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Osamu Akashi and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 24th IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA 2010)査読有りp.377 - 3842010年04月-

A Light-Weight Autonomous Power Saving Method for Wireless Sensor Networks

Toshio Hirotsu, Shinnosuke Nishitani, Hirotake Abe, Kyoji Umemura, Kensuke Fukuda, Satoshio Kurihara and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the Sixth International Conference on Autonomic and Autonomous Systems (ICAS 2010)査読有りp.188 - 1932010年03月-

AMPSOを用いたVLAN環境下における動的中継点制御のスケーラビリティの向上

高橋謙輔, 菅原俊治

情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会Vol. 2010-MPS-77(No. 6)2010年03月-

センサネットワークにおける人物の動線推定

渡辺友太, 菅原俊治

電子情報通信学会総合大会DS-2-52010年03月-

パケットカウントの分布に基づくDarknetトラフィックの解析

杉本周, 福田健介, 廣津登志夫, 菅原俊治

情報処理学会全国大会6ZA-12010年03月-

マルチエージェント強化学習による社会規範の発現

中尾圭佑, 菅原俊治

情報処理学会全国大会2W-42010年03月-

ライフログの継続的収集を目的としたアプリケーションの開発

上田芳弘, 今間俊介, 高橋謙輔, 菅原俊治

情報処理学会全国大会1ZB-82010年03月-

自律型省電力サンプリングのアプリケーション評価

廣津登志夫, 西谷信之介, 阿部洋丈, 梅村恭司, 福田健介, 栗原聡, 菅原俊治

電子情報通信学会総合大会DS-2-82010年03月-

組織における配置戦略がパフォーマンスと知識継承に与える影響のマルチエージェントシミュレーション

原田和治, 菅原俊治

情報処理学会全国大会1V-22010年03月-

分散協調監視アーキテクチャにおける拠点間の攻撃情報通知フレームワークの開発と評価

今間俊介、福田健介, 廣津 登志夫, 菅原俊治

情報処理学会全国大会1ZE-62010年03月-

離散PSOのVLANトラフィック最適化問題への適用と収束性の分析

高橋謙輔、阿部洋丈、廣津登志夫、菅原俊治

情報処理学会全国大会1W-62010年03月-

Probabilistic Award Strategy for Contract Net Protocol in Massively Multi-Agent Systems

Toshiharu Sugawara, Toshio Hirotsu and Kensuke Fukuda

Proceedings of the 2nd International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2010)査読有りp.165 - 1712010年01月-

学級のいじめ問題を題材とする工学的シミュレーションとその考察

田中恵海, 高橋謙輔, 鳥海不二夫, 菅原俊治

情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用 (TOM)査読有り3(1)p.98 - 1082010年01月-

フェロモンモデルを用いたセンサーネットワークトポロジーの自動推定

高橋謙輔, 栗原聡, 廣津登志夫, 菅原俊治

電子情報通信学会論文誌D査読有りJ92-D(11)p.1851 - 18602009年11月-

大規模マルチエージェントシステムのための確率的落札戦略の提案と評価

菅原俊治, 栗原聡, 廣津登志夫, 福田健介

電子情報通信学会論文誌D査読有りJ92-D(11)p.1840 - 18502009年11月-

群知能を用いた分散仮想ルータのための動的中継点制御

高橋謙輔, 阿部洋丈, 廣津登志夫, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム(JAWS2009)論文集査読有り2009年10月-

組織の再構成を利用したチーム編成の効率化と伝搬遅延の影響について

片柳亮太, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム(JAWS2009)論文集査読有り2009年10月-

Estimating relevance of items on basis of proximity of user groups on blogspace

Shin-ya Sato, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Satoshi Kurihara and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 2009 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI'09)査読有りp.157 - 1642009年09月-

組織の再構成によるチーム編成の効率化への組織構造による影響

片柳亮太, 菅原俊治

人工知能と知識処理研究会技術研究報告AI2009-17p.43 - 482009年09月-

同期とグラフを用いたクラスタリング手法の提案と評価

速水雄太郎, 菅原俊治

FIT2009 予稿集(査読付き)査読有り2009年09月-

ARTISTE: Agent Organization Management System for Multi-agent Systems

Atsushi Terauchi, Osamu Akashi, Mitsuru Maruyama, Kensuke Fukuda, Toshiharu Sugawara Toshio Hirotsu and Satoshi Kurihara

Multi-Agent Systems for Society査読有りLNAI 4078p.207 - 2212009年07月-

フロー情報に基づくダークネットUDPトラフィックの解析

神田良輝, 福田健介, 菅原俊治

第10回インターネットテクノロジーワークショップ(WIT2009)論文集査読有り2009年06月-

強化学習とリンクの動的生成を用いた組織の再構成によるチーム編成の効率化

片柳亮太, 菅原俊治

2009年度人工知能学会全国大会2G2-22009年06月-

特定のアドレス空間を基準とした遅延相関解析によるインターネット上の攻撃予測の可能性

杉本周, 福田健介, 廣津登志夫, 明石修, 菅原俊治

第10回インターネットテクノロジーワークショップ(WIT2009)論文集査読有り2009年06月-

Estimation of Sensor Network Topology using Ant Colony Optimization

Kensuke Takahashi, Satoshi Kurihara, Toshio Hirotsu, and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 9th International Conference on Adaptive and Natural Computing Algorithms査読有りLNCS 5495p.263 - 2722009年04月-

DarkNetにおける遅延相関とアドレス間距離との位置関係の解析

大田昌幸, 杉本周, 菅原俊治, 福田健介, 廣津登志夫

情報処理学会全国大会2V-7p.205 - 2062009年03月-

アドレスの動的変更による自律防御基盤の設計と実装

黒田大陽, 廣津登志夫, 福田健介, 栗原聡, 明石修, 菅原俊治

情報処理学会論文誌:コンピューティングシステム (ACS)査読有り2(1)p.12 - 322009年03月-

インターユビキタスネットワーク情報基盤のための人間行動マイニング,

栗原聡, 沼尾正行, 福田健介, 廣津登志夫, 高田敏弘, 光来健一, 梅村恭司, 菅原俊治

電子情報通信学2009会総合大会DS-2-2p.S41 - S422009年03月-

センサーネットワークトポロジー推定の分散化

高橋謙輔, 菅原俊治

電子情報通信学2009会総合大会DS-2-3p.S43 - S442009年03月-

ポケット・インフォメーション:仮想空間内を移動する情報を取得するアプリケーション

上田芳弘, 今間俊介, 高橋謙輔, 菅原俊治

インタラクション2009ポスターセッション2009年03月-

安全な情報交換基盤へのアドレス動的変更機構の応用

黒田大陽, 廣津登志夫, 福田健介, 栗原聡, 明石修, 菅原俊治

電子情報通信学2009会総合大会DS-2-7p.S51 - S522009年03月-

省電力環境監視基盤のための追従型サンプリング

西谷信之介, 廣津登志夫, 福田健介, 菅原俊治, 栗原聡

電子情報通信学2009会総合大会DS-2-4p.S45 - S462009年03月-

分散仮想ルータのための動的中継点制御機構

廣津登志夫, 福田健介, 栗原聡, 明石修, 菅原俊治

情報処理学会論文誌:コンピューティングシステム (ACS)査読有り2(1)p.123 - 1322009年03月-

文脈規定に寄与する要素に関する考察

佐藤進也, 福田健介, 栗原聡, 廣津登志夫, 菅原俊治

情報処理学会,自然言語処理研究会報告p.91 - 962009年01月-

Ant Colony Optimizationによるセンサーネットワー クトポロジーの自動推定

高橋謙輔, 菅原俊治

進化計算シンポジウム2008 (Evo2008)ポスターセッション2008年12月-

Co-occurrence Analysis Focused on Blogger Communities

Shin-ya Sato, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Satoshi Kurihara, and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 2008 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence査読有りp.372 - 3762008年12月-

Correlation among piecewise unwanted traffic timeseries

Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Osamu Akashi and Toshiharu Sugawara

Proceedings of IEEE Globecom 2008 (GC'08 CQRPM)査読有り2008年12月-

環境の変動に 自律追従する省電力情報収集基盤

西谷信之介, 廣津登志夫, 福田健介, 菅原俊治, 栗原聡

マルチメディア通信と分散処理ワー クショップp.85 - 902008年12月-

JAWSの発展とエージェント分野への寄与

木下哲男, 横尾真, 北村泰彦, 菅原俊治, 寺野隆雄, 新谷虎松, 大須賀昭彦, 峯恒憲

コンピュータソフトウェア査読有り25(4)p.3 - 102008年10月-

アドレスの動的変更による自律防御基盤の設計と実装

黒田大陽, 廣津登志夫, 福田健介, 栗原聡, 明石修, 菅原俊治

コンピュータシステムシンポジウム2008(ComSys2008)査読有りp.35 - 422008年10月-

フェロモンモデルを用いたセンサーネットワークトポロジーの自動推定

高橋謙輔, 菅原俊治

エージェント合同シンポジウム(JAWS2008)論文集査読有り2008年10月-

大規模マルチエージェントシステムのための確率的落札戦略の提案と評価

菅原俊治, 栗原聡, 廣津登志夫, 福田健介

エージェント合同シンポジウム(JAWS2008)論文集査読有り2008年10月-

分散仮想ルータのための動的中継点制御機構

廣津登志夫, 福田健介, 栗原聡, 明石修, 菅原俊治

コンピュータシステムシンポジウム2008(ComSys2008)査読有りp.99 - 1062008年10月-

Controling Contract Net Protocol by Local Observation for Large-Scale Multi-Agent Systems

Toshiharu Sugawara, Toshio Hirotsu, Satoshi Kurihara and Kensuke Fukuda

Cooperative Information Agents XII (Proceedings of 12th International Workshop on Cooperative Information Agents (CIA2008))査読有りLNCS(LNAI) 5180p.206 - 2202008年09月-

Estimation of Sensor-Network Topology from Time-Series Sensor Data using Ant Colony Optimization Method

Kensuke Takahashi and Toshiharu Sugawara

Proceedings of IEEE Swarm Intelligence Symposium 2008 (IEEE SIS 2008)査読有りp.1 - 62008年09月-

センサー間の隣接関係の自動推定の高精度化

高橋謙輔, 菅原俊治

FIT2008 予稿集(査読付き)査読有り2008年09月-

フリースケールネットワーク方式におけるアドレス変換の解析

片山忠和、廣津登志夫、福田健介、明石修、菅原俊治、村上健一郎

情報学ワークショップ2008(WiNF2008)査読有り2008年09月-

マルチエージェントパラダイムとネットワーク

菅原俊治

人工知能学会誌 (<特集>繋がりの科学)査読有り23(5)p.645 - 6512008年09月-

ユビキタスコーパス作成支援環境の実装と評価

森下達夫, 廣津登志夫, 福田健介, 菅原俊治, 栗原聡

情報学ワークショップ2008(WiNF2008)査読有りp.111 - 1162008年09月-

Application of Massively Multi-agent System to Internet Routing Management

Osamu Akashi, Kensuke Fukuda, Satoshi Kurihara, Hirotsu Toshio and Toshiharu Sugawara

Massively Multi-Agent Technology, (selected from Proceedings of the Joint International Workshop on Massively Multi-agent Systems (MMAS2006))査読有りLNCS 5043p.131 - 1452008年08月-

マルチエージェントシミュレーションによる学級のいじめ問題の対策行動の効果

田中恵海, 菅原俊治

第4回ネットワークが創発する知能研究会ワークショップ(JWEIN2008)論文集査読有り2008年08月-

ユビキタスプロトコルアナライザの設計と実装

森下達夫, 廣津登志夫, 福田健介, 菅原俊治, 栗原聡

マルチメディア,分散,協調とモバイルシンポジウム(DICOMO2008)p.1935 - 19392008年07月-

DOI

Policy-based BGP-control Architecture for Inter-AS Routing Adjustment

Osamu Akashi, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu and T. Sugawara

Computer Communications査読有りVol. 31p.2996 - 30022008年06月-

フリースケールネットワーク方式の予備評価ー仮想アドレス使用量の予測

片山忠和, 廣津登志夫, 福田健介, 明石修, 菅原俊治, 村上健一郎

第9回インターネットテクノロジーワークショップ(WIT2008)論文集査読有り2008年06月-

企業内における人事異動が与える影響のシミュレーション

原田 和治, 菅原 俊治

第22回人工知能学会大会1J1-22008年06月-

断片ダークネットのためのパケット観測用ブリッジの提案

今間俊介, 福田健介, 廣津登志夫, 菅原俊治

第9回インターネットテクノロジーワークショップ(WIT2008)論文集査読有り2008年06月-

Adaptive Manager-side Control Policy in Contract Net Protocol for Massively Multi-Agent Systems

Toshiharu Sugawara, Toshio Hirotsu, Satoshi Kurihara and Kensuke Fukuda

Proceedings of 7th International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2008)査読有りp.1433 - 14362008年05月-

Effects of Fluctuation in Manager-side Controls on Contract Net Protocol in Massively Multi-agent Systems

Toshiharu Sugawara, Toshio Hirotsu, Satoshi Kurihara and Kensuke Fukuda

Proceedings of IEEE SMC International Conference on Distributed Human-Machine Systems (DHMS2008)査読有りp.152 - 1572008年03月-

異常パケットトレースのアドレス局所性に関する解析

福田健介, 廣津登志夫, 明石修, 栗原聡, 菅原俊治

情報処理学会全国大会予稿集4K-52008年03月-

仮想化ネットワークにおけるトラフィック分布の推定

廣瀬博昭, 廣津登志夫, 福田 健介, 明石 修, 栗原 聡, 菅原 俊治

情報処理学会全国大会予稿集3P-52008年03月-

時系列センサーデータを使用したセンサー間の隣接関係の推定法の提案

高橋謙輔, 菅原俊治

知能と複雑系研究会情処研究報告/人工知能と知識処理研究会技術研究報告p.85 - 902008年03月-

多地点断片ダークネットのための統合データ解析ツールの開発

廣津登志夫, 塩野祐輔, 福田健介, 菅原俊治

情報処理学会全国大会5K-62008年03月-

断片ダークネット・アドレス宛パケット収集ブリッジの開発と評価

今間俊介, 福田健介, 廣津登志夫, 菅原俊治

情報処理学会全国大会予稿集3ZL-62008年03月-

共起の文脈としてのブロガー利用の試み

佐藤進也, 福田健介, 栗原聡, 廣津登志夫, 菅原俊治

人工知能と知識処理研究会技術研究報告/知能ソフトウェア工学研究会技術研究報告2008年01月-

An Effective Selection of Abstract Plans for Multi-Agent Systems

Toshiharu Sugawara, Satoshi Kurihara, Toshio Hirotsu, Kensuke Fukuda and Toshihiro Takada,

Research and Development in Intelligent Systems XXXIV査読有りSpringerp.223 - 2362007年12月-

Generating extensional definitions of concepts from ostensive definitions by using Web

Shin-ya Sato, Kensuke Fukuda Satoshi Kurihara, Toshio Hirotsu and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 8th International Conference on Web Information Systems Engineering (WISE2007)査読有りLNCS 4831 p.583 - 5922007年12月-

Analysis of Diagnostic Capability for Hijacked Route Problem (Best Paper Award)

Osamu Akashi, Toshio Hirotsu, Kensuke Fukuda and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 7th IEEE International Workshop on IP Operations and Management (IPOM 2007)査読有りLNCS 4786, p.37 - 482007年11月-

ネットワークトポロジの次数情報に着目した,サーバ・クライアント負荷分散方式の提案と評価

福田健介, 佐藤進也, 明石修, 廣津登志夫, 栗原聡, 菅原俊治

コンピュータソフトウェア(日本ソフトウエア科学会)査読有りVol. 24(4)p.78 - 872007年10月-

詳細

概要:分散システムに関する諸問題の1つである,サーバ配置およびサーバ選択問題におけるネットワーク構造の統計的情報の利用可能性について議論する.従来のサーバ配置,サーバ選択問題においては,使用可能帯域遅延等に代表される動的なQoSを用いて系の安定性および効率性を追求してきた.しかしながら,既存の枠組みではネットワークの構造自身が提供する情報(静的QoS)を十分に生かしていない.本稿では,ASレベルインターネットトポロジを用いたシミュレーションを通じて,ネットワーク構造の統計的パラメータの一つである次数情報が,サーバ配置・選択問題の性能を改善する際に有用であることを示す.

Performance Variation Due to Interference Among a Large Number of Self-Interested Agents

Toshiharu Sugawara, Toshio Hirotsu, Satoshi Kurihara and Kensuke Fukuda

Proceedings of IEEE Congress on Evolutionary Computation (IEEE CEC 2007)査読有りp.766 - 7732007年09月-

大規模自律エージェントシステムにおける契約ネットプロトコルの効率特性 (FIT2007 論文賞)

菅原俊治, 福田健介, 廣津登志夫, 栗原 聡

情報科学技術レターズ (Information Technology Letters), 電子情報通信学会/情報処理学会査読有りVol. 6p.165 - 1682007年09月-

文書ストリームにおける語のバーストと共起ネットワークにおけるクラスタ構造の関係について,

佐藤進也, 福田健介, 菅原俊治, 栗原聡

情報処理学会論文誌:データベース査読有りVol. 48(No. SIG 14 (TOD 35), )p.69 - 812007年09月-

詳細

概要:文書に現れる語をノードとし,出現位置が近接しているものどうしをリンクで結び付けることにより得られる共起ネットワークでは,意味的関連性を有する語どうしがクラスタ構造と呼ばれる稠密な相互のつながりを形成している.本論文では,時間経過にともない文書が生成されていく,いわゆる文書ストリームから共起ネットワークを構成し,そこでクラスタ構造が生成される様子を調べた.その結果,共起ネットワークを(相対的に)古い語彙からなる部分と新しい語彙からなる部分に分けたとき,後者において,クラスタの出現という構造上の変化が,実社会の出来事などに起因する語の出現頻度の増大(バースト)に関連していることが明らかになった.

Case-Based Approach to Selecting Abstract Plans in Multi-Agent Systems

Toshiharu Sugawara, Satoshi Kurihara, Toshio Hirotsu, Kensuke Fukuda and Toshihiro Takada

Workshop Proceedings of the Seventh International Conference on Case-Based Reasoning (ICCBR'07) 査読有りp.69 - 782007年08月-

断片アドレス を用いた分散協調インターネット監視に関する一考察

廣津登志夫、福田健介、栗原聡、明石修、菅原俊治

並列/分散/ 協調処理に関するサマー・ワークショップ(SWoPP旭川2007), 情報処理学 会研究報告2007年08月-

Conflict Estimation of Abstract Plans for Multi-Agent Systems

Toshiharu Sugawara, Satoshi Kurihara, Toshio Hirotsu, Kensuke Fukuda, Toshihiro Takada

Proceedings of 6th International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2007)査読有りp.844 - 8462007年05月-

Multi-agent Coordination Mechanism based on Indirect Interaction

Satoshi Kurihara, Kensuke Fukuda, Shinya Sato and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 2007 International Symposium on Frontiers in Networking with Applications (FINA 2007)査読有りp.68 - 722007年05月-

広域ネットワークに対応したマルチエージェント組織化支援システム

寺内敦, 明石修, 丸山充, 菅原俊治, 福田健介, 廣津登志夫, 栗原聡, 小柳惠一

人工知能学会誌査読有りVol. 22(5)p.482 - 4922007年05月-

詳細

概要:An agent organization system for multi-agent based network management, called ARTISTE, is proposed. For a multi-agent system (MAS) to solve problems effectively, it is important to organize agents appropriately. Organizing agents adaptively on the Internet, however, is not easy, because the status of the Internet changes dynamically in a short time and no one can have a complete view of the whole network. The aims of ARTISTE are to form an agent organization in accordance with the current Internet and its problem-solving context and to provide organizational information for target MASs. ART...

Improvements in Performance of Large-Scale Multi-Agent Systems Based on the Adaptive/Non-Adaptive Agent Selection

Toshiharu Sugawara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Shin-ya Sato and Satoshi Kurihara

Emergent Intelligence of Networked Agents査読有りStudies in Computational Intelligence Series,(56)p.217 - 2302007年04月-

Lisp-based Agent Platform and Applications for the Inter-domain Network Managerment

Osamu Akashi, Atsushi Terauchi, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu and Toshiharu Sugawara

Proceedings of International Lisp Conference 2007 (ILC2007), ALU/ACM SIGPLAN査読有りp.5 - 192007年04月-

The Impact of Network Model on Performance of Load-balancing

Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Satoshi Kurihara, Shin-ya Sato, Osamu Akashi, Toshiharu Sugawara

Emergent Intelligence of Networked Agents査読有りStudies in Computational Intelligence Series(56)p.23 - 372007年04月-

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

菅原俊治, 栗原聡, 佐藤進也, 福田健介, 明石修, 廣津登志夫

電子情報通信学会論文誌 D査読有りJ90-D(3)p.874 - 8862007年03月-

スリースケールネットワーク方式

村上健一郎、菅原俊治、明石修、福田健介、廣津登志夫

システムソフトウエアとオペレーティングシステム研究会 情報処理学会2007-OS-104p.81 - 882007年01月-

Dependency of Network Structures in Agent Selection and Deployment

Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Satoshi Kurihara, Shin-ya Sato, Osamu Akashi and Toshiharu Sugawara

Proceedings of 2006 IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology (IAT2006), IEEE Computer Society Press査読有りp.37 - 442006年12月-

Multi-Agent Systems Performance by Adaptive/Non-Adaptive Agent Selection

Toshiharu Sugawara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Shin-ya Sato and Satoshi Kurihara

Proceedings of 2006 IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology (IAT2006), IEEE Computer Society Press査読有りp.555 - 5592006年12月-

Improvements in Performance of Large-Scale Multi-Agent Systems based on Adaptive/Non-Adaptive Agent Selection

Toshiharu Sugawara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Shin-ya Sato and Satoshi Kurihara

第2回ネットワークが創発する知能研究会ワークショップ (JWEIN2006)論文集, 日本ソフトウエア科学会査読有り2006年09月-

Policy-based BGP Control Architecture for Autonomous Routing Management

Osamu Akashi, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu and Toshiharu Sugawara

ACM SIGCOMM workshop on Internet Network Management (INM'06)査読有りp.77 - 822006年09月-

The Impact of network model on performance of load-balancing

Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Satoshi Kurihara, Osamu Akashi, Shin-ya Sato and Toshiharu Sugawara

第2回ネットワークが創発する知能研究会ワークショップ (JWEIN2006)論文集, 日本ソフトウエア科学会査読有り2006年09月-

マルチエージェント協調におけるネットワーク構造の重要性

栗原聡, 佐藤進也, 福田健介, 菅原俊治

第2回ネットワークが創発する知能研究会ワークショップ (JWEIN2006)論文集, 日本ソフトウエア科学会査読有り2006年09月-

出来事」に起因する共起ネットワークの局所的な構造の変化について

佐藤進也, 福田健介, 栗原聡, 菅原俊治

第2回ネットワークが創発する知能研究会ワークショップ (JWEIN2006)論文集, 日本ソフトウエア科学会査読有り2006年09月-

Adaptive Agent Selection in Large-Scale Multi-Agent Systems

Toshiharu Sugawara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Shin-ya Sato and Satoshi Kurihara

Proceedings of the Ninth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI06)査読有りLNCS 4099p.818 - 8222006年08月-

マルチエージェント協調に対するネットワーク構造の重要性

栗原聡、福田健介、佐藤進也、菅原 俊治

ネットワーク生態学2006サマースクール、情報処理学会 ネットワーク生態学研究グループ2006年08月-

Getting Daily Human Habitual Behaviours from Infrared Sensor Network

Satoshi Kurihara, Seiichi Honda, Kenichi Fukui, Koichi Moriyama, Masayuki Numao, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Toshihiro Takada, Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 3rd International Conference on Networked Sensing Systems (INSS2006)査読有り2006年06月-

Application of Massively Multi-agent System to Internet Routing Management

Osamu Akashi, Kensuke Fukuda, Satoshi Kurihara, Hirotsu Toshio and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the Joint International Workshop on Massively Multi-agent Systems (MMAS2006) and Challenges in Large-Scale Coordination in Multi-Agent Systems (LSMAS2006) (held in conjunction with AAMAS2006)査読有りp.67 - 812006年05月-

How can agent know the global information without close coordination?

Satoshi Kurihara, Kensuke Fukuda, Shinya Sato and Toshiharu Sugawara

Proceedings of 5th International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2006)査読有りp.682 - 6842006年05月-

Total Performance by Local Agent Selection Strategies in Multi-Agent Systems

Toshiharu Sugawara, Satoshi Kurihara, Toshio Hirotsu, Kensuke Fukuda, Shinya Sato and Osamu Akashi

Proceedings of 5th International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2006)査読有りp.601 - 6082006年05月-

VLAN環境における分散仮想ルーティングに関する一考察

廣津登志夫、福田健介、菅原俊治

システムソフトウエアとオペレーティングシステム研究会 情報処理学会2006-OS-101p.17 - 242006年02月-

Effective Decision Making by Self-Evaluation in the Multi-Agent Environment

Satoshi Kurihara, Kensuke Fukuda, Shinya Sato and Toshiharu Sugawara

of International Workshop on Internet and Network Economics (WINE2005)査読有りLNCS3828p.631 - 6402005年12月-

ネットワーク情報を利用したインターネットエージェントの配置

寺内敦, 明石修, 丸山充, 福田健介, 廣津登志夫, 栗原聡, 菅原俊治

第13回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集, 情報処理学会2005年12月-

マルチエージェントシステムにおけるエージェント選択戦略と全体の効率について

菅原俊治, 栗原聡, 佐藤進也, 福田健介, 明石修, 廣津登志夫

エージェント合同シンポジウム (JAWS2005)論文集 日本ソフトウエア科学会、電子情報通信学会、人工知能学会、情報処理学会共催査読有りp.461 - 4682005年11月-

Detection and Diagnosis of Inter-AS Routing Anomalies by Cooperative Intelligent Agents

Osamu Akashi, Atsushi Terauchi, Kensuke Fukuda, Mitsuru Maruyama, Toshiharu Sugawara and Toshio Hirotsu

Ambient Networks: Proceedings of 16th IFIP/IEEE Distributed Systems: Operations and Management (DSOM2005)査読有りLNCS3775p.181 - 1922005年10月-

最適エージェント選択戦略による系の実行効率と構造について

菅原俊治、佐藤進也、福田健介、廣津登志夫、栗原聡

第1回ネットワークが創発する知能研究会ワークショップ (WEIN2005)論文集 日本ソフトウエア科学会査読有りp.1 - 82005年10月-

次数の利用はネットワーク性能の改善につながるのか?

福田健介, 佐藤進也, 明石修, 廣津登志夫, 栗原聡, 菅原俊治

第1回ネットワークが創発する知能研究会ワークショップ (WEIN2005)論文集 日本ソフトウエア科学会査読有りp.16 - 222005年10月-

ARTISTE: Agent Organization Management System for Multi-agent Systems

Atsushi Terauchi, Osamu Akashi, Mitsuru Maruyama, Kensuke Fukuda, Toshiharu Sugawara Toshio Hirotsu and Satoshi Kurihara

Proceedings of Eighth Pacific Rim International Workshop on Multi-agents (PRIMA2005)査読有りp.245 - 2602005年09月-

On the use of Hierarchical Power-law Network Topology for Server Selection and Allocation in Multi-Agent Systems

Kensuke Fukuda, Shin-ya Sato, Osamu Akashi, Toshio Hirotsu, Satoshi Kurihara and Toshiharu Sugawara

Proceedings of IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology (IAT2005)査読有りp.81 - 872005年09月-

Efficiency and Fairness of Load Distribution on Scale-Free Property

Kensuke Fukuda, Shin-ya Sato, Osamu Akashi, kazuhiro Kazama, Toshio Hirotsu, Satoshi Kurihara and Toshiharu Sugawara

AAAI-2005 Workshop on LinkAnalysis (LinkAnalysis-2005)査読有りp.16 - 212005年07月-

Predicting Possible Conflicts in Hierarchical planning for Multi-Agent Systems

Toshiharu Sugawara, Satoshi Kurihara, Toshio Hirotsu, Kensuke Fukuda and Toshihiro Takada

Proceedings of 4th International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2005)査読有りp.813 - 8202005年07月-

Agent-Based Human-Environment Interaction Framework for Ubiquitous Environment

Satoshi Kurihara, Shigemi Aoyagi, Toshihiro Takada, Toshio Hirotsu and Toshiharu Sugawara

Proceedings of 2nd International Workshop on Networked Sensing Systems (INSS2005)査読有りp.103 - 1082005年06月-

クリッカブルなオブジェクトの撮影の一方式とその評価

菅原俊治、栗原聡、青柳滋己、佐藤孝治、高田敏弘

情報処理学会論文誌査読有り46(5)p.1330 - 13422005年05月-

詳細

概要:動画内の対象や領域にURLを対応させ, その情報を映像と同時に配信し, 再生時に対象物をクリックすることで, 動画から他のURLの情報を取得できるメディアがいくつか提案されている.しかし, 動画の一部に選択可能(クリック可能)なエリアを指定することは容易ではない.リンクを貼り付ける対象はフレームごとに位置が変わり, フレームごとに領域を指定する作業が必要となる.本論文では, 実体をデジタルカメラもしくはデジタルビデオカメラで撮影するときに, クリック可能としたい対象が写っている領域とそのリンク先URLや撮影時刻などの関連情報も同時に取得し記録すること, およびその一実現方式として赤外線の波長差分を使う方式について提案する.さらに, その実験システムを作成したので評価結果を述べる.この実験結果から, 蓄積型の映像配信だけでなく, 実時間での動画像のライブ中継も可能であることが分かった.また, 複数対象物のモーションキャプチャにも利用可能と考えられる.

映像短縮再生システムの教育映像への適用評価

青柳滋己、佐藤孝治、高田敏弘, 菅原俊治、尾内理紀夫

情報処理学会論文誌査読有り46(5)p.1297 - 13052005年05月-

詳細

概要:インターネットの普及やブロードバンド化により, インターネットの利用がe-Learning等の教育の分野にも広がりつつある.また, 講義や講演等をビデオ録画し, 後からいつでも見られるシステムが実用化され, 実際に使われている.しかし, それらのシステムでの動画に対する操作は, 再生・早送り・巻き戻し等の従来のVCRの機能や, スライドバーにより任意の位置から再生する等の機能しかない.今後, 動画像の利用が増加することを考えると, 動画像をより短時間で, しかも意味ある情報をなるべく欠落させずに見る機能が必要になる.我々は, 映像中の音情報と画像情報を用いて, 重要と思われるシーンを抜き出し映像を短縮する方法について研究を進めている.我々は作成したプロトタイプシステムを教育用映像に利用し, 短縮化した画像を初期教育用, さらには復習等の目的に適用することを考えている.本稿では, 教育用映像を本システムを用いて短縮した場合の内容の理解度に与える影響について, 被験者実験を試みたので, その実験と解析結果について報告する.

Time and Space Correlation in BGP Message Flows

Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Osamu Akashi and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the International Conference on Information Networking 2005 (ICOIN 2005)査読有りLNCS3391p.215 - 2222005年02月-

リスク回避のためのセンサーネットワークによる人間行動抽出

栗原聡、青柳滋己、福田健介、廣津登志夫、高田敏弘、菅原俊治、沼尾正行

知能ソフトウェア工学研究会 (電子情報通信学会)と知識ベース研究会(人工知能学会)の共催SIG-KBS-A404p.31 - 362005年01月-

Multi-Agent Human-Environment Interaction Framework for the Ubiquitous Environment

Satoshi Kurihara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Shigemi Aoyagi, Toshihiro Takada, Toshiharu Sugawara

Proceedings of International Workshop on Massively Multi-Agent Systems (MMAS2004)査読有りp.165 - 1782004年12月-

エージェントの組織化による広帯域ストリーム向け適応型配信アーキテクチャの提案

寺内敦、明石修、丸山充、菅原俊治、福田健介、栗原聡、廣津登志夫

第6回インターネットテクノロジーワークショップ (WIT2004) 論文集 日本ソフトウエア科学会査読有り2004年12月-

経路障害診断システム用エージェント管理システムの提案

寺内敦、明石修、丸山充、福田健介、栗原聡、菅原俊治

第12回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集 情報処理学会p.299 - 3042004年12月-

Inter-AS Routing Policy Adaptation using Cooperative AISLE agents

Osamu Akashi, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Koji Sato, Mitsuru Maruyama and Toshiharu Sugawara

Proceedings of XIX World Telecommunications Congress (WTC/ISS 2004)査読有り2004年09月-

イベントに基づくBGPトラフィックの解析

福田健介、廣津登志夫、明石修、菅原俊治

情報科学技術レターズ、電子情報通信学会/情報処理学会査読有り3p.329 - 3322004年09月-

ローソク足チャートを用いたTCPトラフィックの表示法

清水奨、福田健介、廣津登志夫、菅原俊治、後藤滋樹

情報科学技術レターズ、電子情報通信学会/情報処理学会査読有り3p.333 - 3362004年09月-

分散IDSの実行環境の分離による安全性の向上

光来健一、千葉滋、廣津登志夫、菅原俊治

並列/分散/協調処理に関するサマー・ワークショップ (SWoPP青森2004)2004-OS-97p.73 - 802004年08月-

Multi-agent Framework for Human-Environment Interaction in Ubiquitous Environment

Satoshi Kurihara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Shigemi Aoyagi, Toshihiro Takada and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the Workshop on Agents for Ubiquitous Computing (UbiAgents2004)査読有りp.5 - 122004年07月-

Reusing Coordination and Negotiation Strategies in Multi-Agent Systems for Ubiquitous Network Environment

Toshiharu Sugawara, Satoshi Kurihara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Shigemi Aoyagi and Toshihiro Takada

Proceedings of 3rd International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2004)査読有りIp.496 - 5032004年07月-

An Implementation for Capturing Clickable Moving Objects

Toshiharu Sugawara, Satoshi Kurihara, Shigemi Aoyagi, Koji Sato and Toshihiro Takada

Proceedings of 6th Asia-Pacific Conference on Computer-Human Interaction (APCHI2004)査読有りLNCS3101p.441 - 4502004年06月-

ユーザのアクセス履歴を利用した類似WEBサイト発見手法

栗原聡、廣津登志夫、高田敏弘、明石修、菅原俊治

電子情報通信学会論文誌 D-I (レター)査読有りJ87-D-I(6)p.741 - 7422004年06月-

詳細

概要:ユーザのアクセス履歴を利用して,互いに類似するコンテンツを保持する可能性が高いWebサイト集合を効率的に検出する手法を提案する.ユーザがWebサイトに埋め込まれているリンクをクリックした際の,リンクの「URL情報」と「ラベル文字情報」のみを手掛りとして使用する.今回はその基本的有効性の検証を行った.

How Collective Intelligence Emerge in the Standard Minority Game?

Satoshi Kurihara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Osamu Akashi and Toshiharu Sugawara

Proceedings of the 9th Workshop on Economics and Heterogeneous Interacting Agents (WEHIA2004)査読有り2004年05月-

An Implementation of Flexible-playtime Video Skimming

Shigemi Aoyagi, Kenichi Kourai, Koji Sato, Toshihiro Takada, Toshiharu Sugawara and Rikio Onai

Proceedings of SPIE Conference on Multimedia Computing and Networking 2004 (MMCN 2004)査読有りp.175 - 1862004年01月-

How collective intelligence emerge in complex environment?

Satoshi Kurihara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Osamu Akashi, Shinya Sato and Toshiharu Sugawara

Proceedings of The First International Workshop on Biologically Inspired Approaches to Advanced Information Technology (bio-ADIT)査読有りp.498 - 5112004年01月-

VPNとホストの実行環境を統合するパーソナルネットワーク

光来健一、廣津登志夫、佐藤孝治、明石修、福田健介、菅原俊治、千葉滋

コンピュータソフトウェア(日本ソフトウエア科学会誌),  岩波書店査読有り21(1)p.2 - 122004年01月-

詳細

概要:ユーザが自由にVPNを使うようになり, 1つのホストで複数のネットワークを同時に扱う状況が増えてきている. しかしながら, 従来のOSは複数のネットワークを排他的に利用する機構を提供していないため, IPアドレスが衝突するネットワークを同時に扱えず, VPN内部の機密情報を他のネットワークに漏らしてしまう危険性もある. そこで我々は複数のVPNを扱うホストの実行環境をVPN毎に分離しその実行環境とVPNを統合したパーソナルネットワークを提案する. ポートスペースと呼ばれるこの分離された実行環境は, プロセスを実行する時のネットワークやファイルシステムの環境であり, プロセスとVPNを密接に関係づけることにより独立したパーソナルネットワークの構築を可能にする.

監視系を安全に構築するための仮想分散環境

光来健一、千葉滋、廣津登志夫、菅原俊治

コンピュータシステム・シンポジウム査読有り2003年12月-

共鳴に基づく人と環境とのインタラクションのためのフレームワーク

原聡、青柳滋己、廣津登志夫、高田敏弘、菅原俊治

11回インタラクティブシステムとソフトウェアに関するワークショップ (WISS2003), テクニカルセッション, 日本ソフトウエア科学会査読有り近代科学社p.123 - 1282003年12月-

Extraction of Implicit Resource Relationships in Multi-Agent Systems

T. Sugawara, S. Kurihara and O. Akashi

Proceedings of Sixth Pacific Rim International Workshop on Multi-agents (PRIMA2003)査読有りLNAI 2891p.37 - 492003年11月-

スモールワールド性を利用したWWWからの情報発見構想

栗原聡、福田健介、菅原俊治

第5回インターネットテクノロジーワークショップ(WIT2003)論文集  日本ソフトウエア科学会査読有りp.40 - 472003年11月-

仮想環境を用いた侵入検知システムの安全な構成法

光来健一、廣津登志夫、佐藤孝治、明石修、福田健介、菅原 俊治、千葉滋

第5回インターネットテクノロジーワークショップ(WIT2003)論文集  日本ソフトウエア科学会査読有りp.23 - 262003年11月-

柔軟なポリシ管理のための適応型BGP制御アーキテクチャ

明石修、光来健一、福田健介、廣津登志夫、佐藤孝治、丸山充、菅原俊治

第5回インターネットテクノロジーワークショップ(WIT2003)論文集  日本ソフトウエア科学会査読有りp.27 - 312003年11月-

A Flexible Policy Control Architecture for Inter-AS Routing

O. Akashi, K. Kourai, K. Fukuda, T. Hirotsu, K. Sato, M. Maruyama, T. Sugawara

Proceedings of 7th Asia-Pacific Network Operations and Management Symposium (APNOMS 2003)査読有りp.392 - 4032003年10月-

Proximity Mining: Finding Proximity using Sensor Data History

T. Takada, S. Kurihara, T. Hirotsu and T. Sugawara

Proceedings of 5th IEEE Workshop on Mobile Computing Systems and Applications (WMCSA2003)査読有りp.129 - 1382003年10月-

Secure and Managable Virtual Private Networks for End-Users

K. Kourai, T. Hirotsu, K. Sato, O. Akashi, K. Fukuda, T. Sugawara and S. Chiba

Proceedings of 28th IEEE Conference on Local Computer Networks査読有りp.385 - 3942003年10月-

ac.jp ドメインにおけるドメイン内Web リンク構造の解析

福田健介、風間一洋、栗原聡、光来健一、佐藤進也、高田敏弘、原田昌紀、廣津登志夫、菅原俊治

情報科学技術フォーラム講演論文集G-051p.375 - 3772003年09月-

集合知における行動制約と間接的協調による全体的秩序生成過程

栗原聡、福田健介、廣津登志夫、明石修、佐藤進也、菅原俊治

情報科学技術レターズ、電子情報通信学会/情報処理学会査読有り2p.117 - 1192003年09月-

動くクリッカブルオブジェクト撮影の一方式

国内会議菅原俊治、栗原聡、青柳滋己、佐藤孝治、高田敏弘

情報科学技術フォーラム講演論文集K-023p.471 - 4732003年09月-

仮想ネットワークアーキテクチャによるネットワークワイドな保護機構

廣津登志夫、福田健介、光来健一、明石修、佐藤孝治、菅原俊治

情報処理学会論文誌コンピューティングシステム, Vol. 44, ACS-No.3査読有り44(ACS-3)p.180 - 1902003年08月-

詳細

概要:本論文では仮想ネットワークアーキテクチャによる保護機構(VNAP)を提案する.VNAPでは仮想LANの技術を用いて目的や用途に応じた複数の通信クラスをイントラネット内に実現する.この各々の通信クラスがOS内の資源やアプリケーションの実行環境と連係することで,イントラネット全域にわたる多層の保護階層が実現される.この通信クラスはネットワーク上の保護ポリシを具現化したものであり,その情報をネットワーク管理者・プログラマ・ユーザで共有することにより,相互の協調によるイントラネット環境の安全性の向上を実現する.本論文では,VNAPの概念や構成とあわせて,プロトタイプシステムの実装と評価についても述べる.

Learning Implicit Resource Relationships from Past Plans in Multi-Agent Systems

T. Sugawara, S. Kurihara and O. Akashi

Proceedings of International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2003)査読有りp.1140 - 11412003年07月-

Simple but efficient collaboration in a complex competitive situation

S. Kurihara, K. Fukuda, T. Hirotsu, O. Akashi, S. Sato and T. Sugawara

Proceedings of International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS2003)査読有りp.1042 - 10432003年07月-

仮想ネットワークアーキテクチャによるネットワークワイドな保護機構

廣津登志夫、福田健介、光来健一、明石修、佐藤孝治、菅原俊治

先進的計算基盤システムシンポジウム (SACSIS2003), 情報処理学会、電子情報通信学会査読有り2003年05月-

センサデータのマイニングによるロケーションモデルの構築とその応用

高田敏弘、青柳滋己、栗原聡、光来健一、清水奨、廣津登志夫、福田健介、菅原俊治

第1回ユビキタスコンピューティングシステム研究会 (情報処理学会)2003-UBI-1p.87 - 942003年04月-

Proximity Mining: センサデータ履歴からの近接性の発見

高田敏弘、青柳滋己、栗原聡、光来健一、清水奨、廣津登志夫、福田健介、菅原俊治

プログラミングおよび応用のシステムに関するワークショップ(SPA2003)  日本ソフトウエア科学会査読有り2003年03月-

VPN とホストの実行環境を統合するパーソナルネットワーク

光来健一、廣津登志夫、佐藤孝治、明石修、福田健介、菅原俊治、千葉滋

プログラミングおよび応用のシステムに関するワークショップ(SPA2003) 日本ソフトウエア科学会査読有り2003年03月-

音・映像情報を用いた映像短縮再生法の評価実験

青柳滋己、光来健一、佐藤孝治、高田敏弘、菅原俊治、尾内理紀夫

データ工学ワークショップ(DEWS2003), 電子情報通信学会、日本データベース学会査読有り2003年03月-

Agent Support for Flexible Inter-AS Policy Control

O. Akashi, T. Hirotsu, K. Sato, K. Kourai, M. Maruyama and T. Sugawara

Proceedings of SAINT2003 (2003 IEEE Symposium on Applications and the Internet) Workshops (AI Applications of the Internet)査読有りp.294 - 2982003年01月-

Importance of Evolved Structure for emerging self-organization in a complex competitive situation

S. Kurihara, K. Fukuda, T. Hirotsu, O. Akashi, S. Sato and T. Sugawara

Proceedings of the 8th International Conference on the Simulation and Synthesis of Living Systems (ALIFE VIII)査読有りp.33 - 372002年12月-

Self-centered but cooperative behavior in a complex competitive situation

S. Kurihara, K. Fukuda, T. Hirotsu, O. Akashi, S. Sato and T. Sugawara

Proceedings of the 6th International Conference on Complex Systems 2002 (CS02)査読有りp.198 - 2052002年09月-

Storing and Using Past Plans and Negotiation Results in Multiagent Systems

T. Sugawara, O. Akashi and S. Kurihara

Proceedings of the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA2002)査読有りp.387 - 3932002年09月-

Video Skimming Method for Flexible Play Time

S. Aoyagi, K. Sato, T. Takada, T. Sugawara and R. Onai

Proceedings of IASTED International Conference on Internet and Multimedia Systems and Applications (IMSA2002)査読有りp.330 - 3352002年08月-

How to find similar web sites by using only link information

S. Kurihara, T. Hirotsu, T. Takada, O. Akashi, and T. Sugawara

Proceedings of the International Conference on Advances in Infrastructure for e-Business, e-Education, e-Science, and e-Medicine on the Internet (SSGRR2002 summer)査読有り2002年07月-

プログラマブルなパケット解析システムの提案

菅原俊治、明石修、廣津登志夫、佐藤孝治

システムソフトウエアとオペレーティングシステム研究会 (情報処理学会)2002-60p.57 - 642002年07月-

Agent System for Inter-AS Routing Error Diagnosis

O. Akashi, T. Sugawara, K. Murakami, M. Maruyama and K. Koyanagi

IEEE Internet Computing査読有り6(3)p.78 - 822002年03月-

Clea: A Framework for the Coordination of Applications and Networks

K. Sato, T. Hirotsu, K. Fukuda, O. Akashi, K. Yamazaki and T. Sugawara

Proceedings of the 6th Joint Conference on Information Sciences査読有りp.948 - 9512002年03月-

Finding similar web sites by using link information and user's access history

S. Kurihara, T. Hirotsu, T. Takada, O. Akashi, and T. Sugawara

Proceedings of the IASTED International Conference on Applied Informatics査読有りp.116 - 1212002年02月-

Cleaにおけるアプリケーションとネットワークのための協調メカニズム

佐藤孝治、廣津登志夫、福田健介、明石修、菅原俊治

プログラミングおよび応用のシステムに関するワークショップ(SPA2002),  日本ソフトウエア科学会査読有り2002年01月-

Organic Entia:実空間に遍在するセンサ/プロセッサ/アクチュエータの自律構成とそのロケーションモデル

高田敏弘、青柳滋己、栗原聡、光来健一、清水奨、廣津登志夫、福田健介、菅原俊治

モバイルコンピューティングとワイヤレス通信研究会 情報処理学会2002-115p.155 - 1622002年01月-

競合環境下での利己的エージェント集団における社会的秩序生成過程

栗原聡、福田健介、廣津登志夫、明石修、佐藤進也、菅原俊治

エージェント合同シンポジウム (JAWS 2002) 日本ソフトウエア科学会、電子情報通信学会共催査読有りp.79 - 872002年01月-

複数のオーバレイネットワークを制御するためのプライベートなネットワーク環境

光来健一、廣津登志夫、佐藤孝治、明石修、菅原俊治、千葉滋

コンピュータシス テム・シンポジウム 、 情報処理学会査読有りp.75 - 822002年01月-

クリッカブルオブジェクトの撮影

菅原俊治、青柳滋己、佐藤孝治、高田敏弘

インタラクティブシステムとソフトウェアIX (WISS2001), テクニカルセッション, 日本ソフトウエア科学会査読有り近代科学社p.167 - 1722001年12月-

リンク情報による Webページ間の類似度推定

栗原聡、廣津登志夫、高田敏弘、明石修、菅原俊治

コンピュータソフトウェア (日本ソフトウエア科学会誌)、岩波書店査読有り18(6)p.15 - 262001年11月-

Webアノテーショ ン共有システムCmew/Uの設計と実装

廣津登志夫、高田敏弘、青柳滋己、佐藤孝治、菅原俊治

情報処理学会論文誌査読有り42(10)p.2466 - 24752001年10月-

詳細

概要:当初テキストや静止画の交換が主体であったWWWも, 最近では音や動画像, 三次元データ等, 様々なメディアデータの交換の道具として利用されている.しかし, WWWによる情報交換ではサーバに蓄積したデータの読み出しが中心で, 本に対する書き込みのような情報の付加はあまり行われていない.本稿では, 様々な種類のメディアデータに対して, アノテーション(Annotation: 注釈)の形での情報の付加を可能にするシステムCmew/Uの設計と実装について述べる.本システムはメディアごとに異なるアノテーション埋め込みの機能をモジュールとして実現することで, 高い拡張性を提供している.また, 性能評価の結果, インターネットの転送遅延に対して十分に小さいオーバヘッドでアノテーション埋め込みの機能が実現できることを示す.

ARESAIN - Alternative Resource Access Information Navigator

T. Hirotsu, T. Takada, S. Kurihara and T. Sugawara

Proceedings of the IASTED International Conference on Parallel and Distributed Computing and Systems査読有りp.7 - 122001年08月-

Maintenance of Organizational Information in Dynamic Environments

T. Sugawara, O. Akashi and S. Kurihara

Proceedings of Fourth Pacific Rim International Workshop on Multi-agents (PRIMA2001)査読有りp.293 - 3042001年07月-

Minority gamesにおけるエージェントの挙動と協調についての一考察

栗原聡、福田健介、廣津登志夫、明石修、菅原俊治

第23回システム工学部研究会(計測自動制御学会 SICE)2001年06月-

A Multi-agent Monitoring and Diagnostic System for TCP/IP-based Network and its Coordination

T. Sugawara, K. Murakami and S. Goto

Knowledge Based Systems Journal, Elsevier Science査読有り14(7)p.367 - 3832001年01月-

Clea: アプリケーションとネットワークの協調動作のためのフレームワーク

佐藤孝治、廣津登志夫、福田健介、明石修、山崎憲一、菅原俊治

および応用のシステムに関するワークショップ (SPA2001),   日本ソフトウエア科学会査読有り2001年01月-

Minority gameにおけるエージェントの社会的行動に関する一考察

栗原聡、福田健介、廣津登志夫、明石修、佐藤進也、菅原俊治

AI研究会 (電子情報通信学会)・知能と複雑系研究会 (情報処理学会)との共催AI2001-71p.25 - 322001年01月-

Minority gameにおける個々のエージェントの挙動に関する一考察

栗原聡、福田健介、廣津登志夫、明石修、佐藤進也、菅原俊治

信学技報 AI研究会 (電子情報通信学会)AI2001-35p.13 - 202001年01月-

URL 文字列比較による関連 Web ページ群の発見

高田敏弘、栗原聡、廣津登志夫、菅原俊治

ソフトウエア科学会全国大会予稿集7B-22001年01月-

コンピュータネットワーク上での確率的経路制御方式の評価

福田健介、栗原聡、廣津登志夫、明石修、佐藤孝治、菅原俊治

信学技報 AI研究会 (電子情報通信学会)AI2001-51p.33 - 402001年01月-

ユーザのWWW アクセス履歴を利用した類似 URL 探索

栗原聡、廣津登志夫、高田敏弘、明石修、菅原俊治

ソフトウエア科学会全国大会予稿集7B-12001年01月-

総再生時間が調節可能な映像短縮再生法

青柳滋己、高田敏弘、佐藤孝治、菅原俊治、尾内理紀夫

インタラクティブシステムとソフトウェアIX (WISS2001), テクニカルセッション, 日本ソフトウエア科学会査読有り近代科学社p.149 - 1542001年01月-

リンク情報を用いた異形態表現を持つWebページ群の推定

高田敏弘、栗原聡、廣津登志夫、菅原俊治

ソフトウエア科学会全国大会予稿集2000年09月-

An Organization-Related Information Maintenance Component

T. Sugawara, O. Akashi, S. Kurihara and S. Sato

Proceedings of the 4th International Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS2000)査読有りp.443 - 4442000年07月-

Mirror Site Navigator using Link Information

S. Kurihara, T. Hirotsu, T. Takada, and T. Sugawara

Proceedings of World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI2000)査読有りIV (Communications Systems and Networks)p.283 - 2902000年07月-

Multiagent-based Cooperative Inter-AS Diagnosis in ENCORE

O. Akashi, T. Sugawara, K. Murakami, M. Maruyama, and N. Takahashi

Proceedings of the 2000 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium (NOMS 2000)査読有りp.521 - 5342000年04月-

リンク情報によるWebページ間の類似度推定

栗原聡、廣津登志夫、高田敏弘、明石修、菅原俊治

第3回インターネットテクノロジーワークショップ (WIT'2000)  日本ソフトウエア科学会査読有り2000年01月-

音情報と画像情報を用いた動画高速閲覧のための一考察

青柳滋己、高田敏弘、佐藤孝治、菅原俊治

マルチメディアと分散処理(情報処理学会)Nov.99p.61 - 662000年01月-

仮想データリンクを用いた多重通信クラスに関する一考察

廣津登志夫、福田健介、明石修、佐藤孝治、山崎憲一、菅原俊治

第3回インターネットテクノロジーワークショップ (WIT'2000)  日本ソフトウエア科学会査読有り2000年01月-

声とシナリオ記述を用いた動画閲覧時間短縮のための一考察

青柳滋己、佐藤孝治、高田敏弘、菅原俊治、尾内理紀夫

インタラクティブシステムとソフトウェアVIII (WISS2000), デモンストレーションセッション, 日本ソフトウエア科学会査読有り近代科学社p.207 - 2082000年01月-

知的ネットワーク," 超高速ネットワーク技術 第6章, (編者:藤井伸郎、監修:河内正夫)

菅原俊治

オーム社2000年01月-

音データへのリンク情報の埋め込み方法

青柳滋己、高田敏弘、佐藤孝治、廣津登志夫、菅原俊治、尾内理紀夫

コンピュータソフトウエア (日本ソフトウエア科学会誌)、岩波書店16(6)p.13 - 231999年11月-

Cooperative Analysis in Inter-AS Diagnostic System ENCORE

O. Akashi, T. Sugawara, K. Murakami, M. Maruyama, and N. Takahashi

Proceedings of the 1st International Symposium on Agent Systems and Applications (ASA/MA 99)査読有りp.256 - 2571999年10月-

Cmew/U - A Multimedia Web Annotation Sharing System

T. Hirotsu, T. Takada, S. Aoyagi, K. Sato and T. Sugawara

Proceedings of the IEEE Region 10 Conference (TENCON'99)査読有りp.356 - 3591999年09月-

Dynamic Multimedia Integration with the WWW

K. Sato, T. Takada, S. Aoyagi, T. Hirotsu, and T. Sugawara

Proceedings of the 1999 IEEE Pacific Rim Conference on Communications, Computers and Signal Processing査読有りp.448 - 4511999年08月-

Cmew/A: An Access Method for Audio Data with Link Information

S. Aoyagi, T. Takada, K. Sato, T. Hirotsu, and T. Sugawara

Proceedings of the 6th International Conference on Distributed Multimedia Systems (DMS '99)査読有りp.26 - 331999年07月-

マルチエージェントを用いた自律組織間診断システム : ENCORE

明石修、菅原俊治、村上健一郎、丸山充、高橋直久

情報処理学会論文誌査読有り40(6)p.2659 - 26681999年06月-

詳細

概要:インターネットの安定運用を実現するためには, 自律システム (AS) がインターネットに広報した経路情報の振舞いを理解し, 自 AS の意図が正しく反映されて伝わっていることを検証することは重要である. この機能を実現するため, 他の AS 内の環境において要求元 AS に関する観測を行い, その結果を解析して返送するための協調動作の枠組みを示すリフレクタモデルを定義し, それを基本動作として自らの持つ診断知識に基づいて自律的に動作する, マルチエージェントによる AS 間障害診断システム ENCORE を提案する. 本システムは, 各 AS に観測機能を持ったエージェントを配置し, エージェントが自らの持つ診断知識に基づいて他の AS 中のエージェントと協調することにより, ネットワークの障害を解析する.

連続メディアとWWWの統合システムCmewにおけるシナリオ制御機構の実現

佐藤孝治、高田敏弘、青柳滋己、廣津登志夫、菅原俊治、尾内理紀夫

コンピュータソフトウエア(日本ソフトウエア科学会誌)、岩波書店査読有り16(3)p.47 - 561999年05月-

経験強化と環境同定を統合するマルチエージェント強化学習法の提案

栗原 聡、菅原 俊治

コンピュータソフトウエア(日本ソフトウエア科学会誌)、岩波書店査読有り16(2)p.56 - 611999年03月-

Adaptive Reinforcement Learning Integrating Exploitation- and Exploration-Oriented Learning

S. Kurihara, R. Onai and T. Sugawara

Journal of Advanced Computational Intelligence査読有り3(6)p.474 - 4781999年01月-

Application Gatewayのためのソフトウエア・カットスルー

廣津登志夫、高田敏弘、菅原俊治

プログラミングおよび応用のシステムに関するワークショップ (SPA'99)  日本ソフトウエア科学会査読有り1999年01月-

マルチホーム環境のためのTransport層Multi-Linkに関する検討

廣津登志夫、福田健介、高田敏弘、菅原俊治

第2回インターネットテクノロジーワークショップ (WIT'99)  日本ソフトウエア科学会査読有り1999年01月-

リンク情報に基づくミラーサイト検出アルゴリズムの検証

栗原聡、廣津登志夫、高田敏弘、菅原俊治

第2回インターネットテクノロジーワークショップ (WIT'99)  日本ソフトウエア科学会査読有り1999年01月-

協調動作によるAS間障害解析の有効性の検証

明石修、菅原俊治、村上健一郎、丸山充、高橋直久

第2回インターネットテクノロジーワークショップ (WIT'99)  日本ソフトウエア科学会査読有り1999年01月-

柔軟なプロトコルスタックのためのフレームワークの提案

福田健介、廣津登志夫、佐藤孝治、山崎憲一、菅原俊治

第2回インターネットテクノロジーワークショップ (WIT'99)  日本ソフトウエア科学会査読有り1999年01月-

電話回線を直接利用したインターネットアプリケーションの実行

原田康徳、廣津登志夫、高田敏弘、菅原俊治

第2回インターネットテクノロジーワークショップ (WIT'99)  日本ソフトウエア科学会査読有り1999年01月-

連続メディアとWWWの統合システムCmewにおけるメディアデータ構造化のためのシナリオ制御機構

佐藤孝治、高田敏弘、青柳滋己、廣津登志夫、菅原俊治

プログラミングおよび応用のシステムに関するワークショップ (SPA'99)  日本ソフトウエア科学会査読有り1999年01月-

Cmew: Integrating Continous Media with the Web

T. Takada, K. Sato, S. Aoyagi, T. Hirotsu and T. Sugawara

Proceedings of Multimedia Technology and Applications Conference (IEEE MTAC '98)査読有りp.136 - 1401998年09月-

Cmew: 連続メディアを起点とするインターネットリンク機構

高田敏弘、佐藤孝治、青柳滋己、廣津登志夫、菅原俊治

ソフトウエア科学会全国大会予稿集B2-3p.73 - 761998年09月-

経験強化と環境同定を統合するマルチエージェント強化学習法の提案

栗原聡、菅原俊治

ソフトウエア科学会全国大会予稿集C10-2p.393 - 3961998年09月-

Inter-Autonomous-System Diagnosis using Cooperative Reflector Agents

O. Akashi, T. Sugawara, K. Murakami, M. Maruyama, and N. Takahashi

Proceedings of 2nd IEEE International Conference on Intelligent Processing Systems (ICIPS98)査読有りp.227 - 2321998年08月-

Learning Message-Related Coordination Control in Multiagent Systems

T. Sugawara and S. Kurihara

Proceedings of the 4th Australian workshop on Distributed Artificial Intelligence査読有り1998年07月-

Multi-Agent Reinforcement Learning System Integrating Exploitation- and Exploration-oriented Learning

S. Kurihara, R. Onai and T. Sugawara

Proceedings of the 4th Australian workshop on Distributed Artificial Intelligence査読有り1998年07月-

リフレクタエージェントを用いた自律組織間診断システム

明石修、菅原俊治、村上健一郎、丸山充、高橋直久

マルチメディアと分散処理・システムソフトウエアとオペレーティングシステム合同研究会(情報処理学会)77-28 (87-28)p.161 - 1661998年02月-

Adaptive Selection of Reactive/Deliberate Planning for a Dynamic Environment

S. Kurihara, S. Aoyagi, T. Sugawara and R. Onai

Journal of Robotics and Autonomous Systems, Elsevier Science査読有り24(3月4日)p.183 - 1951998年01月-

Learning to Improve Coordinated Actions in Cooperative Distributed Problem-Solving Environment

Toshiharu Sugawara and Victor Lesser

Machine Learning, Kluwer Academic Publishers査読有り33(2月3日)p.129 - 1531998年01月-

Multimedia Annotation ServerのためのPlug-in Toolkit の設計と実装

廣津登志夫、高田敏弘、青柳滋己、佐藤孝治、菅原俊治、尾内理紀夫

プログラミングおよび応用のシステムに関するワークショップ (SPA'98) 日本ソフトウエア科学会査読有り1998年01月-

Self-organization based on Non-linear Non-equilibrium Dynamics of Autonomous Agents

S. Kurihara, T. Sugawara and R. Onai

Journal of Artificial Life and Robotics, Springer-Verlag査読有り2p.102 - 1071998年01月-

URL Resolverにおける柔軟な経路選択メカニズム

栗原聡、廣津登志夫、高田敏弘、菅原俊治

マルチエージェントと協調計算ワークショップ (MACC'98)  日本ソフトウエア科学会査読有り1998年01月-

転送履歴を利用したURL Resolver における最適経路選択

廣津登志夫、高田敏弘、栗原聡、菅原俊治

第1回インターネットテクノロジーワークショップ (WIT'98)  日本ソフトウエア科学会査読有り1998年01月-

プログラミング言語のグラフ表現

原田康徳、菅原俊治

夏のプログラミングシンポジウム報告集 (プログラムクッキング -- プログラムの計量・分析・玩味--) 情報処理学会p.9 - 151997年07月-

Plan Reuse in Cooperative, Distributed Problem Solving

Toshiharu Sugawara

Systems and Computers in Japan査読有り28(6)p.60 - 671997年06月-

URL Resolver: 「URL書き換え」に基づく多様なサービスの実現

廣津登志夫、高田敏弘、菅原俊治

インターネットコンファレンス97 予稿集(IC97)査読有りp.121 - 1321997年01月-

マルチエージェントシステムにおけるメッセージの重要さの学習

菅原俊治、栗原聡

マルチエージェントと協調計算ワークショップ (MACC'97)  日本ソフトウエア科学会査読有り1997年01月-

学習型行動選択ネットワーク:L-ANA

栗原聡、菅原俊治

マルチエージェントと協調計算ワークショップ (MACC'97)  日本ソフトウエア科学会査読有り1997年01月-

Traffic Control Scheme under the Communication Delay of High-speed Networks

K. Horikawa, M. Aida and T. Sugawara

Proceedings of the 2nd International Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS96)査読有りp.111 - 1171996年12月-

分散協調問題解決におけるプランの再利用について

菅原俊治

電子情報通信学会論文誌D-II査読有りJ79-D-II(6)p.1098 - 11051996年06月-

詳細

概要:本論文では, ある程度類似した問題が繰り返される環境での分散協調問題解決に対し, プランの再利用を適用する方法について述べる. 複数のエージェントによる分散プランニングでは, 協調を実現するために各エージェントがそれぞれの観点から協力してプランを生成する. このため, コストの高いタスクとなる. プランの再利用は, 過去の類似した問題に対するプランを使って, 効率的なプランニングを実現するものである. プランの再利用をマルチエージェントに適用するときの第1の論点は問題の類似性である. つまり, あるエージェントが同一の問題と判断しても, 他のエージェントは全く異なるゴールや観点をもっているかもしれない. ここでは, ある条件のもとで, 他のエージェントのゴールにかかわらずプランの再利用が有効であることを議論し, 再利用を含めたプランニングの方法について述べる. 最後に, 実験的に効率的なプランニングが可能であることを示す.

Learning Coordination Plans in Distributed Problem-Solving Environments

T. Sugawara and V. Lesser

Proceedings of the 1st Int Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS95)査読有りp.462 - 4621995年01月-

Reusing Past Plans in Distributed Planning

Toshiharu Sugawara

of the 1st International Conference on Multi-Agent Systems (ICMAS95)査読有りp.360 - 3671995年01月-

インターネットワーク管理へのマルチエージェントの適用

菅原俊治

人工知能基礎論研究会 (人工知能学会) 討論会資料SIG-FAI-9502-7p.37 - 381995年01月-

分散プランニングのためのモデル獲得ルールの学習について

菅原俊治

並列/協調/分散に関するシンポジウム (SWoPP'94)Jan.95p.1 - 101995年01月-

Plan Reuse in Cooperative Distributed Problem Solving

Toshiharu Sugawara

Proceedings of the Seventh Australian Joint Conference on Artificial Intelligence (AI94)査読有りp.346 - 3531994年11月-

分散プランニングにおけるプランの再利用について

菅原俊治

マルチエージェントと協調計算ワークショップ (MACC'94) 日本ソフトウエア科学会査読有り1994年10月-

AIのネットワーク管理適用のための課題

菅原俊治

人工知能と知識処理 (電子情報通信学会)AI94-26p.25 - 321994年01月-

ネットワーク用エキスパートシステム

菅原俊治

人工知能学会誌査読有り9(1)1994年01月-

協調のためのルールの学習について

菅原俊治、 Victor Lesser

マルチエージェントと協調計算ワークショップ (MACC'93) 日本ソフトウエア科学会査読有り1993年12月-

On-Line Learning of Coordination Plans

T. Sugawara and V. Lesser

Proceedings of the 12th International AAAI Workshop on Distributed Artificial Intelligence査読有りp.335 - 3771993年05月-

Using Action Benefits and Plan Certainties in Multiagent Problem Solving

Toshiharu Sugawara

Proceedings of IEEE Conference on Artificial Intelligence Applications査読有りp.407 - 4131993年03月-

Construction of a Knowledge Base by Means of Inter-Frame Structures

Toshihnaru Sugawara

Systems and Computers in Japan査読有り24(12)p.22 - 301993年01月-

On-Line Learning of Coordination Plans

T. Sugawara and V. R. Lesser

COINS Technical Report (University of Masachusetts at Amherst)93-271993年01月-

A Multiagent Diagnostic System for Internetwork Problems

T. Sugawara and K. Murakami

Proceedings of INET'92査読有りp.317 - 3251992年06月-

ISDN Internet for FIPTH: Fast IP to The Home --- Development of MLP-over-ISDN Protocol

K. Murakami and T. Sugawara

Proceedings of INET'92査読有りp.127 - 1311992年06月-

フレーム構造に着目した知識ベース作成支援

菅原俊治

電子情報通信学会論文誌D-II査読有りJ75-D-II(3)p.601 - 6071992年03月-

Cooperation in Multiagent Systems by Hypothesis-Based Advanced Reasoning

Toshiharu Sugawara

Proceedings of 11th AAAI International Workshop on Distributed Artificial Intelligence査読有りp.355 - 3691992年02月-

A Diagnostic and Observation Expert System for Large TCP/IP-Based Internetworks

Toshiharu Sugawara

Systems and Computers in Japan査読有り23(2)p.14 - 231992年01月-

TCP/IPインターネットワークにおけるACKing ACKの自動発見方法について

菅原俊治

電子情報通信学会論文誌D-I査読有りJ75-D-I(1)p.59 - 621992年01月-

TCP/IPによるインターネットワークにおけるある障害の自動発見方法について

菅原俊治

情報処理学会 マルチメディア通信と分散処理研究会Jan.49p.1 - 91991年01月-

観測差とそれに基づく協調方式について

菅原俊治

並列 /協調/分散に関するシンポジウム (SWoPP'91)AI77-17p.1 - 101991年01月-

分散モニタリングに基づく協調戦略の決定

菅原俊治

ソフトウエア科学会全国大会予稿集F2-21991年01月-

大規模インターネットワーク診断/監視エキスパートシステムについて

菅原俊治

電子情報通信学会論文誌D-I査読有りJ73-D-1(12)p.990 - 9961990年12月-

Communication Strategy Decision by Costs

T. Sugawara

Proceedings of 10th AAAI International Workshop on Distributed Artificial Intelligence査読有りChapter 20p.1 - 91990年10月-

A Cooperative LAN Diagnostic and Observation Expert System

Toshiharu Sugawara

Proceedings of IEEE International Phoenix Conference on Computer and Communications査読有りp.667 - 6741990年03月-

LANの診断エキスパートシステムについて

菅原俊治

情報処理学会 夏のプログラミングシンポジウム報告集 (コンピュータネットワークのヒューマンウエアシンポジウム)p.5 - 111989年07月-

インターネットワーク診断システム - 障害診断の技法

菅原俊治、村上健一郎

情報処理全国大会5T-6p.1986 - 19871989年01月-

インターネットワーク診断システム - 診断エキスパートシステムの試み

村上健一郎、菅原俊治

情報処理全国大会5T-5p.1984 - 19851989年01月-

Extracting rules from data with exceptions

T. Sugawara

Proceedings of the 7th Conference of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence (CSCSI-88)査読有りp.177 - 1831988年01月-

エキスパートシステム構築のためのツール

菅原俊治

精密工学会誌54(8)p.1413 - 14171988年01月-

知識表現・推論環境KRINEにおける操作取り消し機能について

菅原俊治

秋季情報処理全国大会4M-10p.1365 - 13661986年09月-

帰納的推論の理論

菅原俊治、外山芳人

計測と制御25(9)p.781 - 7861986年01月-

フレームシステムにおける継承機能の拡張について

菅原俊治

Symp on Information and Cybernetics1985年01月-

フレームシステムにおける継承機能の拡張について

菅原俊治

知識情報処理シンポジウム論文集査読有りp.97 - 1061985年01月-

Knowledge Representation and INference Environment: KRINE, --- An Approach to Integration of Frame, Prolog, and Graphics

Y. Ogawa, K. Shima, T. Sugawara and S. Takagi

Proceedings of the International Conference on Fifth Generation Computer Systems査読有りp.643 - 6511984年01月-

データ指向型プログラミング機構を利用した知識獲得支援機構について

菅原俊治、小川裕

春季情報処理全国大会4G-4p.1065 - 10661984年01月-

知識エディタ KE-0について

小川裕、島健一、菅原俊治

春季情報処理全国大会3G-4p.963 - 9641983年03月-

Tensor Products of Singular Holomorphic Representations of SU(n,n) and Mp(N,R)

H. Yamada and T. Sugawara

Proceedings of the Japan Academy査読有り58(A-7)p.315 - 3181982年07月-

Learning Coordination in Adversarial Multi-Agent DQN with dec-POMDPs

Elhadji Amadou Oury Diallo and Toshiharu Sugawara

The NeurIPS 2018 Workshop on Reinforcement Learning under Partial Observability (RLPO 2018)査読有りonline2018年12月-

link

書籍等出版物

PRIMA 2012: Principles and Practice of Multi-Agent Systems

Iyad Rahwan, Wayne Wobcke, Sandip Sen and Toshiharu Sugawara (Eds.)

Springer (LNCS/LNAI 7455)2012年 09月-

詳細

ISBN:978-3-642-32729-2

Indirect Coordination Mechanism of MAS (book chapter in "Multiagent Systems")

Satoshi Kurihara, Kensuke Fukuda, Shinya Sato and Toshiharu Sugawara

IN-TECH2009年 02月-

詳細

ISBN:978-3-902613-51-6

Massively Multi-Agent Technology

Nadeem Jamali, Paul Scerri and Toshiharu Sugawara (Eds.)

Springer (LNCS)2008年 08月-

詳細

ISBN:978-3-540-85448-7

How Collective Intelligence Emerge in the Standard Minority Game, (book chapter)

Satoshi Kurihara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Osamu Akashi and Toshiharu Sugawara

The Complex Networks of Economic Interactions Essays in Agent-Based Economics and Econophysics, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Springer2006年-

詳細

ISBN:3-540-28726-4

Multi-Agent Human-Environment Interaction Framework for the Ubiquitous Environment, (book chapter)

Satoshi Kurihara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Shigemi Aoyagi, Toshihiro Takada, Toshiharu Sugawara

Massively Multi-Agent Systems I, Springer2005年 07月-

How collective intelligence emerge in complex environment?, (book chapter)

Satoshi Kurihara, Kensuke Fukuda, Toshio Hirotsu, Osamu Akashi, Shinya Sato and Toshiharu Sugawara

Inspired Approaches to Advanced Information Technology、Springer2004年 10月-

詳細

ISBN:3-540-23339-3

知的ネットワーク (書名:超高速ネットワーク技術 第6章)

菅原 俊治

オーム社2000年-

Multi-Agent Reinforcement Learning System Integrating Exploitation- and Exploration-oriented Learning, (book chapter)

S. Kurihara, R. Onai and T. Sugawara,

Multi-Agent Systems -- Theories, Languages, and Applications, Springer-Verlag1999年-

Learning Message-Related Coordination Control in Multiagent Systems, (book chapter)

T. Sugawara and S. Kurihara

Multi-Agent Systems -- Theories, Languages, and Applications, Springer-Verlag1999年-

協調のためのルールの学習について, (book chapter)

菅原俊治、 Victor Lesser

マルチエージェントと協調計算 III (近代科学社刊)1994年-

自己診断ネットワーク (AI奇想曲 竹内 郁雄編), (book chapter)

菅原俊治

NTT出版1992年-

外部研究資金

科学研究費採択状況

研究種別:

マルチエージェントシステムにおける自律的組織化と割当問題の効率化の相互作用の研究

2013年-0月-2017年-0月

配分額:¥11180000

研究種別:

非均質マルチエージェントシステムの競合状況におけるノルムの獲得と維持に関する研究

2011年-0月-2014年-0月

配分額:¥3640000

研究種別:

マルチエージェントプランニングにおける環境適応型動的連携形態変更機構の創出

2011年-0月-2014年-0月

配分額:¥9230000

研究種別:

分散仮想マルチポイントスイッチング技術の研究

2010年-0月-2013年-0月

配分額:¥4290000

研究種別:

超多数マルチエージェントシステムの能力を引出す交渉プロトコル・戦略の研究

2010年-0月-2013年-0月

配分額:¥8580000

研究種別:

トップダウン制御可能なマルチエージェント協調・競合アルゴリズムの提案

配分額:¥4550000

研究種別:

情報ネットワーク経済のためのメカニズム設計理論の確立

2008年-0月-2013年-0月

配分額:¥49530000

研究種別:

分散仮想マルチレイヤルーティング技術の研究

配分額:¥4550000

研究種別:

大規模エージェントシステムのためのスケーラブルな交渉プロトコルの研究

配分額:¥4420000

研究種別:

スケーラブルな監視とアドレス空間の動的利用が融合した情報通信基盤

配分額:¥6600000

研究種別:

新世代インターネットプロトコルIPv4++の研究

配分額:¥3980000

研究種別:

架空名義入札に頑健なネットワークリソース割当てのモデル化と評価

配分額:¥3400000

研究種別:

分業の創発とそれを活用した人工物システムの持続可能性向上の追求

2017年-0月-2021年-0月

配分額:¥18330000

研究種別:

マルチスケールSDNのための制御ソフトウェアの基礎研究

2015年-0月-2018年-0月

配分額:¥4680000

研究種別:

エージェントの自律的組織化学習アルゴリズムとシステム効率化の実現

2020年-0月-2024年-0月

配分額:¥17160000

研究資金の受入れ状況

提供機関:総務省制度名:戦略的情報通信研究開発推進事業(SCOPE)実施形態:受託研究

インターユビキタスネットワーク情報基盤の研究2007年06月-2010年03月

分担

学内研究制度

特定課題研究

スケーラブルな交渉アルゴリズムのための特性解析の研究

2007年度

研究成果概要:  インターネットを活用した自動取引や各種グリッド、CPUを内包するセンサーによるユビキタス・センサーネットワーク、広域分散システムの資源割当てなど、大量の計算機上で自律的に動作するソフトウェアが効率の面で互いに影響し合う状況で、...  インターネットを活用した自動取引や各種グリッド、CPUを内包するセンサーによるユビキタス・センサーネットワーク、広域分散システムの資源割当てなど、大量の計算機上で自律的に動作するソフトウェアが効率の面で互いに影響し合う状況で、効果的な動作を実現するためには、適切なタスク割当てが必要である。本研究では、大規模なマルチエージェントシステムに向けて、スケーラビリティを考慮した交渉プロトコル (タスク・資源割当てプロトコル)を提案することを目的とする。  これまで交渉プロトコルの研究は、非常に空いたシステムで小規模なものを想定している。これを大規模なものに適用した場合、明らかにスケーラビリティに問題があるが、それ以前に、大規模に適用したときの性能の性質や各エージェントの振舞いの特性も分かっていない。本特定課題研究の目的は、代表的な交渉プロトコルである契約ネット(CNP)を対象に、相互に干渉する有限な能力や容量(たとえばCPU資源の割当てや予算が限定された電子商取引など)を対象とした交渉に着目し、特に、多数のエージェントが介在する環境での個々の振舞いと、系全体の効率およびそれらの特性について解析する。  本研究期間では、CNPの広報戦略と落札戦略に着目しそれらの戦略の差と全体の効率の関係をシミュレーションにより求めた。本実験では、広報の範囲を狭めると能力の高いエージェントにタスクの通知が行かず、全体の効率が落ちる懸念があった。しかし、大規模なシステムでは、むしろ広報範囲を狭めた方が全体としての平均効率が上がることが分かった。  また、落札戦略についても、常に一番高い値を入札したものではなく、ある程度の揺らぎを加え、2番手、3番手のエージェントを選択しタスクを割り当てる戦略が全体の効率を著しく上げることが分かった。この揺らぎの度合いとシステムの負荷には大きな関連性があり、これらをうまく調整することで、システム全体の潜在能力を引き出す交渉プロトコルへの手がかりが分かってきた。

契約ネットプロトコルにおける非均質ポリシー制御の影響解析の研究

2008年度

研究成果概要:  近年、インターネット、センサーネットワーク、Grid Computingなど多数の計算機がネットワークに接続され、そこで動くソフトウェア(エージェント)が相互に協調・調整・競争することで、質の高いサービスを提供することが提案さ...  近年、インターネット、センサーネットワーク、Grid Computingなど多数の計算機がネットワークに接続され、そこで動くソフトウェア(エージェント)が相互に協調・調整・競争することで、質の高いサービスを提供することが提案されている。たとえば、電子商取引では、商品の提示から、契約の受付、在庫管理、顧客管理、配送管理、決済、認証といった異なる役割を持つエージェントが連携しなくてはならない。当然、これらのエージェントは多数存在し、多数の要求を受け付けている。しかし、インターネットのように全体を管理することも、また全体の情報を収集することもできない環境では、それぞれのエージェントが局所的な情報を元に「最適」と判断する戦略で必要なタスクを依頼しなくてはならない。  このような状況のもと、本研究の目的は、インターネットのサービスのように非常に多数のソフトウェアエージェントが相互に影響しあいながら活動する状況において、各コンピュータの能力を最大限に引き出すためにタスクを適切に配分するプロトコルを提案することにある。特に、本研究提案では、我々がこれまで提案してきた契約ネットプロトコルの制御方式に関して、それ以外の制御方式を採用してタスクを依頼したときの影響を調べることにある。  本研究期間では、(1) 上記の研究のためのシミュレーション環境を構築すること、(2) 提案したプロトコルと通常の契約ネットプロトコルをそれぞれ採用するエージェントの比率をから、その特徴を解析した。その結果、多くの場合、提案プロトコルを採用したエージェントの方が利得が高い(処理能力が高くなる)が、契約ネットプロトコルを採用しているエージェントが少数の場合には、その少数のエージェントの方が高い利得を得ることが分かった。ただし、全体の処理能力の低下には結びつかないことも分かった。    

超多数マルチエージェントシステムの能力を引出す交渉プロトコル・戦略の研究

2009年度

研究成果概要:近年のインターネットやセンサーの高機能化などにより,複数かつ大量のエージェントが相互に協調を行う場面が想定される.たとえば,インターネット上の電子商取引では,商品の提示,顧客管理,在庫管理,配送,決済処理などの異なるエージェントが...近年のインターネットやセンサーの高機能化などにより,複数かつ大量のエージェントが相互に協調を行う場面が想定される.たとえば,インターネット上の電子商取引では,商品の提示,顧客管理,在庫管理,配送,決済処理などの異なるエージェントが協調して実現されている.特に,人気のある商品を扱うサーバでは,その負荷が問題となる.また,サプライチェーン管理,グリッド(特にPCグリッドやエージェントグリッドでは,適切なタスクを適切な計算機に割当て,全体として効率の高い処理を実現することが求められる.このような状況は今後とも進行し,広域に配置された非常に多数のPCが相互に競争あるいは協調しながら処理を進める大規模マルチエージェントシステムの研究が必須となる.このような多数のエージェント群が全体として効率的な処理を行うためには,個々のタスクを適切なエージェントに割り当てる必要がある.このような観点から,マルチエージェントシステムでは,交渉プロトコルによるタスク・資源割当ての研究が行われきた.たとえば契約ネットプロトコル(Contract NetProtocol, 以下CNP)の研究が分散AI研究の初期からなされ,その改良や,情報経済学の観点からもオークションの研究などがある.しかし工学的な観点から,特に大規模なシステムに適用した場合,その処理効率を十分にあげることができるのかは不明である.そこで我々はCNPにおいて,タスクが単純な構造を持つという仮定のもと,エージェントが自ら動的に広報および落札戦略を確率的に選択する手法を提案し,その評価を行なってきた.本研究では,本理論の適用範囲を広げるため,タスクの構造をより一般的なものとし,そこでタスクの負荷に応じた落札戦略の選択とその効果について調べた.さらに負荷情報は直接得られないので,それを間接的に推定する手法を提案し,合わせてその効率化の度合いを調べた.概ね20%以上の効率化が実現できる可能性があることが分かった.

粒子群モデルに基づくL3スイッチングポイントの動的自動配置に関する研究

2010年度

研究成果概要: 本研究課題では、 Bio-Inspiredアルゴリズムの一つである群知能(swarm intelligence)の手法を活用し、L3スイッチを使用しVLAN運用をしているネットワーク環境において、利用者の使用履歴に応じ自律的にL... 本研究課題では、 Bio-Inspiredアルゴリズムの一つである群知能(swarm intelligence)の手法を活用し、L3スイッチを使用しVLAN運用をしているネットワーク環境において、利用者の使用履歴に応じ自律的にL3スイッチングの配置を決め、冗長なトラフィックの削減を実現するアルゴリズムを提案する。特に利用者の組織的移動に応じて論理トポロジを適切に自動変化させ、やや長期的な変動に対する適応化をねらう。学術面では新たな群知能アルゴリズムとその可能性を見いだし、ネットワークの運用、特にトポロジやトラフィック管理を中心とする基本的なアルゴリズムの礎を築くことが目的である。  本研究では、(1) VLANの導入によりL2 (データリンク)ネットワークの結びつきを点ではなく面としてとらえること(L2ネットワークの接続モデル)、(2) 連続問題に多く活用されているPSOのアルゴリズムを離散問題に拡張すること、(3) PSOのアルゴリズム分散化、多点で実行しそれを統合するアプローチを取った。  具体的には、(1)については、論文[1]においてそのモデルと一学習手法を提案している。また、(2) および(3)については論文[2]および投稿中の論文(報告時点では投稿のみであるため成果発表には未記載)において、PSO (particle swarm optimization, 粒子群モデルによる最適化)により動的にルーティングポイントを配置する手法、および分散化と粒子群モデルの改良により大きなネットワークでも動作可能なスケーラビリティのある手法を提案した。

協調エージェントの戦略・効率を反映した自律的作業分割法の研究

2013年度

研究成果概要:本研究では、ロボットなどの自律的な主体が、工場や深夜の公共の場でなどの広い領域の清掃、広範囲の警備や監視などを複数で協調しながら作業を行う際に、自律的かつ適切に作業範囲を分割する学習手法の研究を目的としている。これまで、複数エージ...本研究では、ロボットなどの自律的な主体が、工場や深夜の公共の場でなどの広い領域の清掃、広範囲の警備や監視などを複数で協調しながら作業を行う際に、自律的かつ適切に作業範囲を分割する学習手法の研究を目的としている。これまで、複数エージェント(ロボットの行動決定制御ソフトウェア)の協調作業のために、領域を分割して、それぞれが担当する領域を清掃あるいは監視するなどの手法がとられてきた。この領域分割については、予め人手で分割し領域情報を与える、それぞれの能力は同等として自動分割する、などの手法がある。これらの分割は、基本的には面積の等分割を目指しているが、実際の応用を考えると、これらの事前知識や仮定は必ずしも望ましくない。たとえば、ロボットには移動速度、サイズ、バッテリー容量(連続稼働時間)、巡回アルゴリズムなどの差が、一方環境には起伏や障害物、(清掃では汚れやすさ、警備ではセキュリティレベルに基づく)要求される巡回頻度の差を考慮する必要がある。本研究では、これらの差を反映でき、しかもエージェント自ら自律的に決定する領域分割方法を提案する。 本研究提案期間において、複数ロボットによる清掃問題において、エージェントの巡回アルゴリズム、環境の汚れやすさを反映する手法を提案した。具体的には、作業の余力を表す値を計算し、それに基づいてある戦略に基づいて担当領域を拡大する(担当領域拡大戦略と呼ぶ)。この拡大行動の後に近隣のエージェントに拡大した領域を近隣に通知するが、その領域に競合がある(つまり重なりがある)場合、その余力に基づいて、その範囲を決定する。これにより、各種差を反映した分割が可能となることを示した。また本結果を、国内研究会および国際会議で発表を行った。 本研究のさらなる課題も多数ある。たとえば、環境の学習(清掃問題の場合)、各種パラメータの自律的設定がある。また、提案手法では、障害物やロボットの物理的能力(サイズ、移動速度)も反映できるはずではあるが、その実験は時間の関係で行っていない。これらの課題を今後の研究方針とする。

利己的エージェントの報酬配分によるタスク実行チームの効率的編成

2014年度

研究成果概要:  本研究の目的は、マルチエージェントシステムの基本問題であるタスク割当問題をチーム編成問題と捉え、チーム形成の成否と報酬配分によるフィードバックをチーム編成ゲームとして抽象化・提案し、ゲーム効率化に必要なメカニズムを解明すること...  本研究の目的は、マルチエージェントシステムの基本問題であるタスク割当問題をチーム編成問題と捉え、チーム形成の成否と報酬配分によるフィードバックをチーム編成ゲームとして抽象化・提案し、ゲーム効率化に必要なメカニズムを解明することにある。このゲームは、繰返しn人最後通牒ゲームに類似し、経済学・生物学・社会科学等の知見を計算機のアルゴリズムとして反映し、それを実現する。本期間で、タスクの処理のためのチーム編成提案を高い確率で受託するエージェントを学習し、それらと仮想的な協同を組むこと、チームはその協同体を中心に組むことでその成功率の格段の向上が可能なことを実験により確認した。

複数協調方式と組織再編を融合した動的協調戦略の自律的創発に関する研究

2014年度

研究成果概要:本研究の目的は、適切な作業分担をエージェント自らの能力に応じて学習させること、さらに複数の作業分担法とエージェントの組織化を融合し、全体の効率を向上させることである。学術的にも、能力に応じて自ら作業分担範囲を決める研究はなく、新た...本研究の目的は、適切な作業分担をエージェント自らの能力に応じて学習させること、さらに複数の作業分担法とエージェントの組織化を融合し、全体の効率を向上させることである。学術的にも、能力に応じて自ら作業分担範囲を決める研究はなく、新たな知見を得られる。本期間では、複数エージェント作業の分割に加えて、環境の学習を同時行う手法を提案した。新たな知見として、(1)比較的単純な環境ではイベント発生を既知とした場合と同等の効率を達成できる、(2)複雑な環境ではイベント発生を既知としたよりも高い効率を達成できる、を得た。後者は、学習による異なる環境のモデル化により自然な分業によるものと分かった。

マルチエージェントシステムにおける分業の創発による協調促進の研究

2015年度

研究成果概要:本研究では、高度な推論や直接の情報交換を最小限に抑えながらも適切な分業を創発させ、効率性を狙うことにある。本期間では、提案してきたアルゴリズムについて、(1) 環境に障害物、特に複雑な形状の障害物を含むときの影響、(2) 通信可能...本研究では、高度な推論や直接の情報交換を最小限に抑えながらも適切な分業を創発させ、効率性を狙うことにある。本期間では、提案してきたアルゴリズムについて、(1) 環境に障害物、特に複雑な形状の障害物を含むときの影響、(2) 通信可能範囲に制限を導入したときの分業創発への影響を調査した。課題(1)では、おおむね分業は進むが、到達に時間がかかる場所が発生し、収束が遅くなる課題が見つかった[3]。課題(2)では、通信範囲を限定しても性能に大きな低下は発生しないが、頻繁に作業すべき地点が通信不可能であるとその影響を受け、効率の低下が観測された [1]。これらは新しい知見として、今後の研究課題とする。

信頼ネットワークにおける信頼度学習を利用したタスク割当て問題の研究

2015年度

研究成果概要:本研究では、自律的な主体であるエージェントが、他のエージェント達との共同作業を通じて作業効率や受託率などを一般化した信頼度と呼ぶ尺度で結びつきを表現し、そのエージェント社会全体の構造を活用して共同作業を促進させる基本メカニズムを発...本研究では、自律的な主体であるエージェントが、他のエージェント達との共同作業を通じて作業効率や受託率などを一般化した信頼度と呼ぶ尺度で結びつきを表現し、そのエージェント社会全体の構造を活用して共同作業を促進させる基本メカニズムを発見することが目的である。本期間では、分散環境でのタスク割当を抽象的に表したチーム編成ゲームを提案した。提案ゲームを繰り返し、実際に安定したチームを構成する学習手法を提案し、またその結果競合が減少し、自然な協調グループが構成され、ゲーム効率が向上した。特に、合理的行動の他に、人間社会で見られる互恵行動を導入することが重要であることが分かった。

希望順位つき資源の社会利得を最大化する準最適割当てアルゴリズムの提案

2016年度

研究成果概要:タスク・資源割当ては基本問題であり、多くの応用がある。特に分散環境での割り当て問題が着目されているが、多くの場合、社会利得の最大化を目指している。他方、サービス利用者は個人や企業であり、それぞれ異なる希望順位を持ち、これが必ずしも...タスク・資源割当ては基本問題であり、多くの応用がある。特に分散環境での割り当て問題が着目されているが、多くの場合、社会利得の最大化を目指している。他方、サービス利用者は個人や企業であり、それぞれ異なる希望順位を持ち、これが必ずしも共通の効用値とは整合しない。これまで、希望順位を考慮しながら社会利得を最大化する高速な計算方法を提案したが、これを拡張し希望順位を完全に反映できる方法を提案した。これを分散環境でのタスク割当て問題に適用し、(1)動的環境で時々刻々要求が入るタスクの割当てに柔軟に対応できること、 (2)希望順位の要求を各タスク割り当ての時点の段階で十分に反映できることを示した。

社会的協調を引き出す制御プログラムの提案

2017年度

研究成果概要:AIの成果が実システムに適用されつつあるが、現状ではエージェントが自己の最適行動に終始している。しかし、個々の最適行動は相互干渉し、社会的に適切な結果になならないジレンマ的状況が発生する。これはAI技術を広く社会で使うには利己的な...AIの成果が実システムに適用されつつあるが、現状ではエージェントが自己の最適行動に終始している。しかし、個々の最適行動は相互干渉し、社会的に適切な結果になならないジレンマ的状況が発生する。これはAI技術を広く社会で使うには利己的な効率の追求よりは、エージェントに社会行動を学習させるアルゴリズムを実装し、その学習結果に基づく行動が必須となることを意味する。計算機が「全エージェントの動きを勘案した社会的な協調行動の学習」は、AI技術の社会的応用には必須である。本研究では、特に利己的なエージェントが紛れ込んだときこれを同定し、この相手とは協調行動を取らない手法を追求した。

マルチエージェントシステムにおける調和的な共同体の自律生成とアルゴリズムの提案

2017年度

研究成果概要: IoTやCPSなど、実データと多数の計算機を組み合わせたチームで実現するサービスは、今後は増加すると思われる。しかし、最適なチーム編成はコストが高く、この課題の解決は急務である。本提案では人間の組織行動に鑑み、多数エージェントが... IoTやCPSなど、実データと多数の計算機を組み合わせたチームで実現するサービスは、今後は増加すると思われる。しかし、最適なチーム編成はコストが高く、この課題の解決は急務である。本提案では人間の組織行動に鑑み、多数エージェントが能力を発揮するため、機能・能力を相互に補完しながらもバランスのとれた処理効率を持つエージェント同士の共同体を自律的に形成し、タスクの割当てと実行を共同体内で効果的かつ安定的に実行する自己組織化に基づく制御アルゴリズムを目的とする。本研究助成期間では、特に、システム全体の指標に加えて、自己の特性からシステムに貢献できるタスクの割当希望順位戦略を学習する手法を提案した。

インタラクションを通じて社会的な協調行動をとるマルチエージェントシステムの研究

2019年度

研究成果概要:知的な判断を行う自律プログラム(エージェント)が広く社会に使われると、各エージェントは個々の要求に合わせた最適な判断を下すため、実世界では競合が発生し、結果的に最適な判断となないというジレンマが存在する。本研究では、ある種の寛容性...知的な判断を行う自律プログラム(エージェント)が広く社会に使われると、各エージェントは個々の要求に合わせた最適な判断を下すため、実世界では競合が発生し、結果的に最適な判断となないというジレンマが存在する。本研究では、ある種の寛容性に基づくプログラム可能な協調行動を導入し、あるネットワーク構造で結びつくエージェントが近隣とのインタラクションを通して、協調を選択し、それを拡散させる方法を追求している。これに基づき協調期待戦略を提案してきたが、今期は、これがある種のネットワークで非協調者が増えると協調が促進するという非直感的な現象を解析し、スケールフリー性が関与しすることを確認した。

現在担当している科目

科目名開講学部・研究科開講年度学期
情報理工学実験A基幹理工学部2020秋学期
情報理工学実験A 【前年度成績S評価者用】基幹理工学部2020秋学期
情報理工学実験B基幹理工学部2020春学期
情報理工学実験B 【前年度成績S評価者用】基幹理工学部2020春学期
卒業論文A基幹理工学部2020通年
卒業論文A  【前年度成績S評価者用】基幹理工学部2020通年
卒業論文B基幹理工学部2020通年
卒業論文B  【前年度成績S評価者用】基幹理工学部2020通年
確率・統計概論基幹理工学部2020春学期
確率・統計概論基幹理工学部2020春学期
プロジェクト研究A基幹理工学部2020春学期
情報理工学実験C基幹理工学部2020秋学期
情報理工学実験C 【前年度成績S評価者用】基幹理工学部2020秋学期
プロジェクト研究B基幹理工学部2020秋学期
人工知能A基幹理工学部2020春学期
人工知能A基幹理工学部2020春学期
情報通信実験A基幹理工学部2020秋学期
情報通信実験A 【前年度成績S評価者用】基幹理工学部2020秋学期
情報通信実験B基幹理工学部2020春学期
情報通信実験B 【前年度成績S評価者用】基幹理工学部2020春学期
卒業論文A基幹理工学部2020通年
卒業論文A  【前年度成績S評価者用】基幹理工学部2020通年
卒業論文B基幹理工学部2020通年
卒業論文B  【前年度成績S評価者用】基幹理工学部2020通年
プロジェクト研究A基幹理工学部2020春学期
プロジェクト研究B基幹理工学部2020秋学期
Research Project B基幹理工学部2020春学期
Research Project B基幹理工学部2020春学期
Research Project B 【前年度成績S評価者用】基幹理工学部2020春学期
Research Project B 【S Grade】基幹理工学部2020春学期
Research Project C基幹理工学部2020秋学期
Research Project C基幹理工学部2020秋学期
Research Project C 【前年度成績S評価者用】基幹理工学部2020秋学期
Research Project C 【S Grade】基幹理工学部2020秋学期
Advanced Intelligent Software基幹理工学部2020秋学期
Advanced Intelligent Software基幹理工学部2020秋学期
Advanced Intelligent Software基幹理工学部2020秋学期
Research Project A基幹理工学部2020秋学期
Research Project A基幹理工学部2020秋学期
Research Project D基幹理工学部2020春学期
Research Project D基幹理工学部2020春学期
Communications and Computer Engineering Laboratory基幹理工学部2020秋学期
Computer Science and Communications Engineering Laboratory A基幹理工学部2020秋学期
Computer Science and Engineering Laboratory基幹理工学部2020秋学期
Computer Science and Engineering Laboratory基幹理工学部2020秋学期
Computer Science and Communications Engineering Laboratory A [S Grade]基幹理工学部2020秋学期
Introduction to Computers and Networks基幹理工学部2020春学期
Project Research基幹理工学部2020春学期
Computer Science and Communications Engineering Laboratory B基幹理工学部2020春学期
修士論文(情報・通信)大学院基幹理工学研究科2020通年
Research on Intelligent Software大学院基幹理工学研究科2020通年
知識ソフトウェア研究大学院基幹理工学研究科2020通年
Advanced Intelligent Software大学院基幹理工学研究科2020秋学期
分散協調ソフトウェア特論大学院基幹理工学研究科2020秋学期
Special Laboratory A in Computer Science and Communications Engineering大学院基幹理工学研究科2020春学期
情報理工・情報通信特別実験A大学院基幹理工学研究科2020春学期
Special Laboratory B in Computer Science and Communications Engineering大学院基幹理工学研究科2020秋学期
情報理工・情報通信特別実験B大学院基幹理工学研究科2020秋学期
人工知能とビジネスアナリティクス大学院基幹理工学研究科2020春学期
Seminar on Intelligent Software A大学院基幹理工学研究科2020春学期
知識ソフトウェア演習A大学院基幹理工学研究科2020春学期
Seminar on Intelligent Software B大学院基幹理工学研究科2020秋学期
知識ソフトウェア演習B大学院基幹理工学研究科2020秋学期
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Seminar on Intelligent Software D大学院基幹理工学研究科2020秋学期
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Master's Thesis (Department of Computer Science and Communications Engineering)大学院基幹理工学研究科2020通年
知識ソフトウェア研究大学院基幹理工学研究科2020通年
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情報理工・情報通信特別演習A大学院基幹理工学研究科2020春学期
情報理工・情報通信特別演習B大学院基幹理工学研究科2020秋学期