メタエージェントによる課税戦略

各メタエージェントの課税プランから最小課税値で構成される社会的課税プラ ンを作成し、最小課税値を提案したメタエージェントのみが税収を得られるよ うに設定した。これにより、メタエージェント間の競争が発生し、課税値の利 己的な上昇を抑制する事が可能となった。社会的課税プランの導入に関する変 更を加えた結果を以下の式として示す。

社会的課税プラン

{ }

) ..., , min(

0

1 min

min

N j j

j j

lv lv

lv where

M j lv

SLP

=

≤

≤

= (4.7)

メタエージェントの利得

⎪⎩

⎪⎨

⎧

≠

=

∑

) (

0

) (

* ) (

min 0

min min

k j j

M j

k j j

j j k

lv lv

if

lv lv

if lv

a evenue N

R (4.8)

エージェントの利得

) min

,

( ai

i

i Payoff a TA lv eward

R = − (4.9)

以下の図は、課税プランとエージェントの得られる利得の関係を表したもので ある。

図 4.2 課税プランとエージェントの利得（Reward）の関係

グラフにおける横軸はエージェントの活動度を示し、縦軸は利得と課税値を 示す。グラフに示すような課税プランが提示されている場合、エージェントが 得られる利得Rewardは上記のように表す事ができる。活動度act0においては、

課税値が利得よりも大きいので、メタエージェントは税金を取り立てる事が出 来ない。他の活動度では、Payoffから課税値を差し引いた値が Reward になっ ている。エージェントはこの Reward をもとに、個人的合理性を満たす活動度 を選択する。この場合、活動度 act2を選択した時に得られる利得が最も高いの で、エージェントは活動度act2を選択する。

以上の仕組みを用いる事で、メタエージェントの課税プランによっては悲劇 的状況を回避することが可能ではないかと考えられる。メタエージェントによ る課税戦略を採用する際に考慮しなければならない点として、以下の２点が考 えられる。

1. 適切な課税プランをどのように設定すべきか。

2. メタエージェントを何体導入すべきか

適切な課税プランを設定する事ができれば、社会的ジレンマ状況を回避でき る可能性が出てくる。問題を分析する事によって適切な課税プランを埋め込む 事は可能である。しかし、エージェントベースシミュレーションの目的の一つ は、自律的に問題を解決する事である。従って、適切な課税プランを自律的に 獲得できる事が望ましい。その為に、進化的手法の導入を行い、課税プランに 対して遺伝的アルゴリズムの適用を行っている。メタエージェントは複数ある 遺伝子のなかから最も評価の高い遺伝子を課税プランとして採用する。遺伝的 アルゴリズムにおける評価関数の詳細については後述する。

メタエージェントを何体導入すべきかについては、問題の設定によって変わ る事が予想される。この問題についても自律的に解決される事が望ましい。本 研究では、エージェントから状況に応じてメタエージェントが選出される事で、

この問題を解決している。次節では、その方法について詳細を述べる。