マルチエージェントシステム

マルチエージェントシステム（MAS）または「自己組織化システム」は、相互作用する複数のインテリジェントエージェントで構成される計算システムです。^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]}マルチエージェントシステムは、個々のエージェントやモノリシックシステムでは解決が困難または不可能な問題を解決できます。^{[ 4 ]}知能には、方法論的、機能的、手続き的アプローチ、アルゴリズム探索、または強化学習が含まれる場合があります。^{[ 5 ]}大規模言語モデル（LLM）の進歩により、LLMベースのマルチエージェントシステムが新しい研究分野として登場し、エージェント間のより高度な相互作用と協調が可能になりました。^{[ 6 ]}

かなりの重複はあるものの、マルチエージェントシステムは必ずしもエージェントベースモデル（ABM）と同じではありません。ABMの目標は、特定の実際的または工学的問題を解決することではなく、通常は自然システムにおいて、単純なルールに従うエージェント（必ずしも「知的」である必要はありません）の集合的行動に関する説明的な洞察を探すことです。ABMという用語は科学でより頻繁に使用され、MASは工学および技術でより頻繁に使用される傾向があります。^{[ 7 ]}マルチエージェントシステムの研究が適切なアプローチを提供する可能性のあるアプリケーションには、オンライン取引^{[ 8 ]}、災害対応^{[ 9 ] [ 10 ]} 、ターゲット監視^{[ 11 ]}、および社会構造モデリング^{[ 12 ]などがあります。}

マルチエージェントシステムは、エージェントとその環境から構成されます。一般的に、マルチエージェントシステムの研究ではソフトウェアエージェントが対象となります。しかし、マルチエージェントシステムのエージェントは、ロボット、人間、あるいは人間のチームであってもよく、人間とエージェントが混在するチームで構成される場合もあります。

エージェントは、単純なものから複雑なものまで、さまざまなタイプに分類できます。カテゴリには以下が含まれます。

• 受動エージェント^{[ 13 ]}または「目標を持たないエージェント」（単純なシミュレーションにおける障害物、リンゴ、鍵など）
• 単純な目標を持つ能動的なエージェント^{[ 13 ]}（群れをなす鳥や、捕食者と被食者のモデルにおけるオオカミとヒツジなど）
• 論理的、確率的、ニューラルネットワークに基づく推論によって処理される信念、欲求、意図、およびコミットメントを持つ認知エージェント

エージェント環境は以下のように分類できます。

• バーチャル
• 離散
• 連続

エージェント環境は、アクセシビリティ（環境に関する完全な情報を収集できるかどうか）、決定性（アクションが明確な効果をもたらすかどうか）、ダイナミクス（その瞬間に環境に影響を与えるエンティティの数）、離散性（環境内で可能なアクションの数が有限かどうか）、エピソード性（特定の期間のエージェントのアクションが他の期間に影響を与えるかどうか）^{[ 14 ]} 、および次元性（空間特性が環境の重要な要素であり、エージェントが意思決定において空間を考慮するかどうか）[ 15 ]などの特性に基づいて構成することもできます。エージェントの^{アクションは通常}、適切なミドルウェアを介して行われます。このミドルウェアは、マルチエージェントシステムのためのファーストクラスの設計抽象化を提供し、リソースへのアクセスとエージェントの調整を制御する手段を提供します。^{[ 16 ]}

速度-非常に重要: 最低速度=45  mph、 パス長-MEDIUM_IMPORTANCE: 最大=60 期待最大=40、 最大重量 - 重要ではありません 契約優先順位 - 通常

最低速度:50 ただし天候が晴れの場合のみ、 経路の長さ：晴れの場合は25 / 雨天の場合は46 契約優先順位 - 通常 注意 – 救急車が優先されるため、お待ちいただく必要があります

マルチエージェントシステムの研究は、「シングルエージェントシステムとマルチエージェントシステムの両方に対する高度なAI問題解決および制御アーキテクチャの開発と分析」に関係しています。^{[ 20 ]}研究トピックには以下が含まれます。

• エージェント指向ソフトウェアエンジニアリング
• 信念、欲求、意図（BDI）
• 協力と連携
• 分散制約最適化（DCOPs）
• 組織
• コミュニケーション
• 交渉
• 分散型問題解決
• マルチエージェント学習^{[ 21 ]}
• エージェントマイニング
• 科学コミュニティ（例えば、生物の群れ行動、言語進化、経済学など）^{[ 22 ] [ 23 ]}
• 信頼性と耐障害性
• ロボット工学、^{[ 24 ]}マルチロボットシステム（MRS）、ロボットクラスター
• マルチエージェントシステムはマイクロロボティクスにも応用できる可能性があり、^{[ 25 ]}エージェント間の物理的な相互作用を利用して、受動部品の操作や組み立てなどの複雑なタスクを実行します。
• 言語モデルに基づくマルチエージェントシステム^{[ 6 ]}

MAS（マルチエージェントシステム）は、単にインテリジェントシステムの設計にとどまりません。人間が生活を向上させるために様々なグループ、委員会、社会、経済を組織化する過程における、人間同士の相互作用についての洞察と理解も提供します。例えば、経済学者は18世紀のアダム・スミス以来、200年以上にわたり、経済を理解し予測することを目的として、マルチエージェントを研究してきました。経済学は、エージェントの集団を特徴づける方法を提供し、これらはDAI（分散型人工知能）にとって有用です。しかしその一方で、DAIは、経済学者の理論を、適用後ではなく適用前に検証できる人工経済を構築する手段を提供します。

共通標準（ FIPAやOMG MASIF標準など）を実装するフレームワークが登場しました。 ^{[ 26 ]}これらのフレームワーク（例：JADE）は、時間を節約し、MAS開発の標準化に役立ちます。^{[ 27 ]}

しかし現在、FIPAやOMGから積極的に維持されている標準はありません。産業環境におけるソフトウェアエージェントのさらなる開発に向けた取り組みは、 IEEE IESの産業エージェントに関する技術委員会で行われています。^{[ 28 ]}

ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)の進歩に伴い、CAMEL ^{[ 29 ] [ 6 ]}などの LLM ベースのマルチエージェントフレームワークが、マルチエージェントアプリケーション開発のための新しいパラダイムとして登場しました。最近の研究では、このような議論指向システムは、そのオーケストレーション (例えば、議論パラダイム^{[ 30 ]} )において多様であることが示されています。MALLMフレームワークは、フレームワークの可能な構成を体系的に評価するために使用されます。^{[ 31 ]}

MASは学術研究だけでなく、産業界でも応用されています。^{[ 32 ]} MASはコンピュータゲームなどのグラフィックアプリケーションに現実世界で応用されています。エージェントシステムは映画でも使用されています。^{[ 33 ]}自動的かつ動的な負荷分散、高いスケーラビリティ、自己修復ネットワークを実現するために、ネットワークおよびモバイル技術での使用が広く推奨されています。これらは協調防衛システムにも使用されています。

その他のアプリケーション^{[ 34 ]}には、輸送^{[ 35 ]}、物流^{[ 36 ]}、グラフィックス、製造、電力システム^{[ 37 ]} 、スマートグリッド^{[ 38 ]}、GISが含まれます。

また、マルチエージェントシステム人工知能（MAAI）は社会のシミュレーションに使用され、気候、エネルギー、疫学、紛争管理、児童虐待などの分野で役立つ目的があります。 ^{[ 39 ]}

マルチエージェントシステムモデルの使用に取り組んでいる組織には、Center for Modelling Social Systems ^{[ 40 ]} 、 Centre for Research in Social Simulation ^{[ 41 ] 、Centre for Policy Modelling、Society for Modelling and Simulation International [ 39 ]}などがあります。

制御された自律走行車による車両交通は、群衆ダイナミクスを含むマルチエージェントシステムとしてモデル化することができる。^{[ 42 ]}

Hallerbach らは、テスト対象車両のデジタルツインと独立したエージェントに基づくミクロ交通シミュレーションを介して、自動運転システムの開発と検証にエージェントベースのアプローチを適用することについて議論した。 ^{[ 43 ]} Waymo は、自動運転車のアルゴリズムをテストするために、マルチエージェントシミュレーション環境 Carcraft を作成した。^{[ 44 ] [ 45 ]}これは、人間のドライバー、歩行者、自動運転車の間の交通相互作用をシミュレートする。人間の行動は、実際の人間の行動のデータに基づく人工エージェントによって模倣される。

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