オープンマルチエージェントシステムは、エージェントの動的な参加と退出を主な特徴とし、個体の自律性、ネットワークトポロジーの時間変化、および環境の開放性など顕著な特性を備えています。これらの特性により、ロボット群制御、スマートグリッド、車車間ネットワークなどの動的なシナリオにおいて非常に高い応用価値を持ちます。しかし、この高度な動的性は、システムの安定性維持、高効率な協調の実現、および意思決定の頑健性保証という重要な課題をもたらします。本稿では、オープンマルチエージェントシステムを対象とした分散制御・意思決定アルゴリズムの最新研究動向を簡潔にレビューします。まず、オープンマルチエージェントシステムの基本概念と制御戦略を整理します。次に、分散合意最適化、分割可能な資源配分、および非協力ゲームにおけるナッシュ均衡探索を含む分散意思決定アルゴリズムを検討し、主要技術と代表的手法を分析します。最後に、本分野の今後の発展方向と展望を述べます。

オープンマルチエージェントシステム;時間変化トポロジー;分散制御;分散最適化;ナッシュ均衡探索