AI用語集
人工知能の完全辞典
中央リソース配分
単一のエンティティまたは権威がすべてのエージェントにリソースを監視・分配し、グローバルな目標に基づいて最適化するアプローチ。
分散リソース配分
エージェントが自律的かつ局所的に配分決定を行う方法で、通常は交渉や合意形成プロトコルを介して実施される。
配分のためのゲーム理論
限られたリソースを巡る競争におけるエージェントの戦略的行動を分析・予測するためのゲームモデルの応用。
インセンティブメカニズム
エージェントが真の選好を明らかにし、効率的な配分のために協力するよう促すために設計されたルールと報酬のシステム。
パレート最適化
少なくとも1つのエージェントの状況を悪化させることなく、他のエージェントの状況を改善できない配分の状態で、効率的な均衡を目指す。
組合せオークション
エージェントがリソースのロットや組み合わせに対して入札できるオークションプロトコルで、より複雑で精密な配分を可能にする。
マルチエージェントタスクルーティング
時間、コスト、ワークロードなどの基準を最適化しながら、タスクを最も実行に適したエージェントに割り当てる問題。
マルチエージェントスケジューリング
全体の効率を最大化するために、エージェントによるリソースの時間的使用を整理・順序付ける学問分野。
動的リソース割り当て
環境、エージェントのニーズ、または優先順位の変化に応じて、リソースの配分を継続的に調整する戦略。
マルチエージェント・サービス品質合意（SLA）
各エージェントに保証されるパフォーマンスとリソースのレベルを定義する公式な合意。期待と優先順位を管理するために使用される。
公平な共有の問題
比例性や嫉妬なしなどの概念を用いて、すべてのエージェントにとって公正であると見なされる方法でリソースを割り当てるという課題。
割り当てのためのマルチエージェント強化学習
共有または個別の報酬に基づき、試行錯誤を通じて最適な割り当て戦略を学習するエージェントを利用すること。
市場ベースの割り当て
オークションや価格設定などの市場メカニズムを通じてリソースが割り当てられ、エージェントの需要と供給を反映するシステム。
マルチエージェント実用的推論
エージェントが自身の目標をサブタスクに分解し、それらを達成するために必要なリソースの割り当てを計画する能力。