菅原 俊治

J-GLOBALへ         更新日: 19/03/06 02:46
 
アバター
研究者氏名
菅原 俊治
 
スガワラ トシハル
eメール
sugawarawaseda.jp
URL
http://www.isl.cs.waseda.ac.jp/~sugawara/
所属
早稲田大学
部署
理工学術院 基幹理工学部
職名
教授
学位
博士(工学)(早稲田大学)
科研費研究者番号
70396133

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.

研究分野

 
 

経歴

 
1982年4月
 - 
2007年3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4月
   
 
現職
 

受賞

 
2018年9月
Joint Agent Workshops and Symposium 2018 優秀論文賞 JAWS2018 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
 
2018年8月
日本ソフトウェア科学会 第22回研究論文賞 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
 
2015年10月
Joint Agent Workshops and Symposium 2015 優秀論文賞 JAWS2015 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: 芝夢乃, 菅原俊治
 
2015年4月
ACM SAC Best paper award, ACM SAC 2015 Meta-Strategy for Cooperative Tasks with Learning of Environments in Multi-Agent Continuous Tasks
 
2014年10月
Joint Agent Workshops and Symposium 2014 優秀論文賞 JAWS2014 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: 杉山歩未, 菅原俊治
 

Misc

 
菅原 俊治
情報処理   59(8) 754-755   2018年7月
木村 苑子, 浅谷 公威, 菅原 俊治
JSAI大会論文集   2018(0) 3O2OS1b03-3O2OS1b03   2018年
<p>人は様々なコミュニティに所属し,それぞれのコミュニティ内の環境に適応しながら意見形成をしているため,コミュニティ間で異なる意見を表明することがある.このような意見の一貫性のなさが発覚すると,二枚舌として批判され炎上し,その圧力により意見の表明をやめ沈黙することがある.SNSなどのコミュニケーションツールの発達により,意見の一貫性のなさが発覚しやすくなった.このため,複数のネットワーク上での意見形成を考えるとき,意見の一貫性のなさへの圧力を感じて意見の表明を躊躇したり沈黙したりするメカ...
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 = IEICE technical report : 信学技報   117(326) 13-18   2017年11月
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大会論文集   34 607-610   2017年9月
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大会論文集   34 597-606   2017年9月
杉山 歩未, 菅原 俊治
JSAI大会論文集   2017(0) 3N13-3N13   2017年
<p>本研究では連続活動時間に制限のある自律エージェントによる継続巡回問題を扱う.我々はこれまでに,単一エージェントの自律的な戦略学習と単純な交渉によって主に担当する場所や範囲が分離する分業体制をボトムアップに構築できることを示唆した.本論文では,全エージェントが環境全体に責任をもつ場合よりも提案手法による分業体制がエージェントの活動停止に対するロバスト性を向上させることを示し,その要因を分析した.</p>
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 = IEICE technical report : 信学技報   116(350) 55-60   2016年12月
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 = IEICE technical report : 信学技報   116(350) 49-54   2016年12月
井手 理菜, 菅原 俊治
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   116(117) 13-18   2016年6月
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 = IEICE technical report : 信学技報   115(478) 7-12   2016年3月

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9月   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-TECH   2009年2月   ISBN:978-3-902613-51-6
Massively Multi-Agent Technology
Nadeem Jamali, Paul Scerri and Toshiharu Sugawara (Eds.)
Springer (LNCS)   2008年8月   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, Springer   2006年   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, Springer   2005年7月   

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   (採択済み)    2019年1月   [査読有り]
Coordinated Behavior of Cooperative Agents Using Deep Reinforcement Learning
Elhadji Amadou Oury Diallo, Ayumi Sugiyama and Toshiharu Sugawara
Neurocomputing   (採択済み)    2019年1月   [査読有り]
Elhadji Amadou Oury Diallo and Toshiharu Sugawara
The NeurIPS 2018 Workshop on Reinforcement Learning under Partial Observability (RLPO 2018)   online    2018年12月   [査読有り]
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),   LNCS 11224 458-466   2018年11月   [査読有り]
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      2018年9月   [査読有り]
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      2018年9月   [査読有り]
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      2018年9月   [査読有り]
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   J101-D(9) 1265-1275   2018年9月   [査読有り]
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...
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) 23-28   2018年7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) 29-34   2018年7月
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)   11(2) 50-62   2018年7月   [査読有り]
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...
Ryoya Funato and Toshiharu Sugawara
Proceedings of the IEEE 3rd International Conference on Agents   IEEE Xplore 50-54   2018年7月   [査読有り]
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6月
Vourchteang Sea, Sugiyama Ayumi, and Sugawara Toshiharu
Proceedings of the 15th International Conference Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research (CPAIOR 2018)   LNCS 10848 530-545   2018年6月   [査読有り]
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 ...
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)   1323-1329   2018年4月   [査読有り]
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 strategie...
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-06    2018年3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-06    2018年3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-04    2018年3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-02    2018年3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) 1-7   2018年3月

競争的資金等の研究課題

 
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
研究期間: 2017年7月 - 2021年3月
情報通信技術、センサ・ロボット等のデバイス・機械技術の発展により、実世界をモニタし、人間の活動の補助、安全安心の実現をめざしたシステムが導入され始め、今後も多くの応用が期待されている。たとえばIoT (Internet of Things)のビジョンのように、実世界の広大な空間とそこで発生する多数の現象やイベントをカバーし、それに関する大量のデータを実時間で処理するには、多数の計算機や制御プログラムを連携・協調させる技術が重要になる。さらに、このような人間社会に融合したシステムには、柔軟性...
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
研究期間: 2013年4月 - 2017年3月
本研究では、異なる能力を持つ多数のエージェントが処理を通じて自律的にグループを構成して、その中で適切なリソース/タスクを配分することで、効率的かつ全体の能力を最大限に引出す分散割当法を提案し、その評価とエージェント間の相互作用を調査した。特に本研究では、エージェントが構成するチームと利益配分、タスクの割り当ての関係を抽象化した繰り返しゲームとして表現し、エージェントの行動戦略と学習により効率向上をさせる制御の解明に注視した。その結果、行動戦略を自律的に学習する手法により、互恵行動による頑健...
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
研究期間: 2011年4月 - 2014年3月
本研究では競合状態の秩序をノルムとしてプログラム(エージェント)が習得する手法を提案し、その性質を調べた。このために競合状態を利得行列(戦略の選好と学習報酬)付きのマルコフゲームを用い、競合解消できない行動選択では競合が残り続ける定式化と、一時的には損しても効率的に競合から離脱するノルムを学習できるか調査した。その結果、(1)ノルムを獲得できるが、その質と安定性は利得行列に影響する、(2) 少数の異質のエージェントがノルムの学習自体は阻害しないものの、一度確立されたノルムを壊す現象がある、...
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
研究期間: 2011年4月 - 2014年3月
家庭向け自律ロボットや次世代電子秘書システム等などの自律システムが,生活環境に多数遍在する状況が訪れようとしている。この時,個々のシステムが「どの人にどのような働き掛けをどのように実行するのかを決定するプランニング」を行う必要があり、ここで重要となるのが,「個々のシステムがお互いに如何に連携してプランニングを行うか」という問題である。本研究では、各システムの処理能力や動的に変化する負荷、そしてシステム間で発生する競合問題等を考慮し、それぞれがサービスを一時停止せず常に最適なプランニングの実...
分散仮想マルチポイントスイッチング技術の研究
研究期間: 2010年4月 - 2013年3月
本研究ではVLANなどの仮想化ネットワーク基盤を対象として、ネットワーク内の複数の点で通信の中継(ルーティング)を行うマルチポイントスイッチング技術を提案した。これにより、中継点を仮想化レイヤのトポロジを考慮して動的に配置することで、仮想化されたネットワーク資源を有効かつ効率的に利用する、仮想化通信制御の基礎技術を創出した
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
研究期間: 2010年4月 - 2013年3月
本研究では、交渉プロトコル、特に契約ネットや市場モデルをベースとしたタスク割当て問題を題材に、大規模なマルチエージェントシステムにおける効果的なタスク割当て手法を提案・評価した。市場や入札をベースとした割当てでは、特に大規模になると特定の「良い」タスクに集中し、その結果全体としての効率が下がる傾向がある。しかし、この状況は全体の負荷度合いに依存し、効率が下がるときと上がるときがある。ここでは、 phantom task を導入し、それにより近隣の負荷度合いを推測しながら、適切な選択・落札戦...
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
研究期間: 2008年4月 - 2013年3月
本研究課題では,与えられた要求条件を満たすメカニズムを自動生成するメカニズムジェネレータの開発を目標として,数多くの研究成果を創出した.特に,メカニズムデータベースに含まれる要素メカニズムの開発とメカニズムジェネレータに関する基盤技術である自動メカニズムデザイン技術の開発を行った.エージェント分野の最難関国際会議である International Conference on Autonomous Agentsand Multiagent Systems (AAMAS) にて,2008 年に...
科研費基盤研究(C) 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
研究期間: 2005年 - 2006年
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
局所的な情報に基づいて自律的に動作する多数のエージェントにて構成されるマルチエージェントシステムを構築する際に,システムをボトムアップに構成する手法と,トップダウンに構築する手法とを融合させる方法の創出を目的とし,両者を競合させて動的平衡状態とする方法を提案した.そして,次世代知的交通制御システムを題材として,渋滞状況予測手法と信号機制御手法を提案し,両手法を効果的な融合を実現させることに成功し
分散仮想マルチレイヤルーティング技術の研究
現在のネットワーク基盤で広く使われている仮想LAN(VLAN)のような技術では, 一つの物理的なネットワークインフラストラクチャ上に複数の仮想的なネットワークがソフトウェアにより構成される. しかし, 仮想化されているかどうかは上位層からは区別が付かないため, 冗長なトラフィックが発生する可能性がある. 本研究では, 複数レイヤの連携により仮想化されたネットワーク全体の利用効率を高め効率的な通信を実現する通信基盤の基礎技術を確立した
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
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、スケーラビリティや全体の効率を考慮した交渉プロトコルによるタスクの割り当て手法を検討した。タスクの構造を単純化した仮定のもと、10000以上のエージェントが相互に干渉する可能性のある環境で、既存の手法と比べ、特に重要と思われる局面で、30%程度の向上を実現する割り当て戦略を考案し、国際会議などで発表した
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
本年度は以下の3つのアプローチで研究を行った.「観測空間相互の相関解析」では, 時間・アドレス空間のにおける攻撃パターンの相関解析を行い, 比較的小規模の監視アドレスブロック(32ホスト分)のデータから1000アドレス程度離れたアドレス空間の統計的な挙動が推定可能であることを明らかにした. 同様に, 攻撃者の平均的な攻撃速度(伝播遅延)の推定方法を確立した. また, これらの伝播速度はベースとなる監視アドレスの位置によって大きく変化することを明らかにした. これらの結果は分散協調観測の際の...
新世代インターネットプロトコルIPv4++の研究
平成18年度は、主にIPv4++方式を実現するための多方面からの機能検証を行い、平成19年度は、実装上の問題点の明確化と設計へのフィードバック、そして実装を進めた。(1)レルムという概念を導入し、これで再帰的にネットワークが構成されるというパラダイムでIPv4++ネットワークが明確に説明できることを明らかにした。これを情報処理学会OS研究会にて発表した。(2)ミッションクリティカルな利用に対応するため、バックアップ機能の追加を行った。この切り替え時間を二桁程度向上させるための経路制御アルゴ...
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
本研究では,ネットワーク上の各リソースを市場原理に基づいて公平かつ効率的に割り当てるプロトコルを,その実装に向けて評価することを目的とする.P2Pや分散センサネットワークなどのアドホックなネットワークにおけるデータ転送では,個々のノードの所有者や規格が異なる.この場合,各ノードにデータを適切に転送するための誘因(報酬)を考慮しなければならない.この報酬の決定にはしばしばオークションプロトコルが用いられる.しかし従来のプロトコルでは,あるノードが架空のノードを用いるか他ノードと共謀することで...

学歴

 
 
 - 
1982年
早稲田大学 理工学研究科 数学専攻