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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1989.12
- 수록면
- 530 - 538 (9page)
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본 논문에서는 분산문제 해결 시스템의 하나인 MIAT(Multiple Intelligent Agent Testbed)와 이 시스템의 계산 기본단위인 IA(Intelligent Agent)에 대해 연구하였다. MIAT는 5-레벨의 계층 구조를 가지며, IA는 적응성 및 확장성을 갖는다. MIAT의 프레임워크층에 있는 하나의 프레임워크는 IA를 스케줄하고, IA간의 메세지를 전달한다. 시뮬레이션 환경에서 이 시스템에 논리 회로 설계 문제를 적용하였다. 그 결과 다른 IA 및 문제 환경에 대한 정보가 축적됨에 따라 분산 처리 시스템보다 교환하는 메세지의 갯수가 감소되었다. 또한 IA는 하위 테스크를 연역 할 때 정보를 메타 지식에 기록하고, 이용함으로써 Yang & Huhns 모델[12]보다 조정에 필요한 태스크의 숫자가 더욱 감소되었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. MIAT 구조 및 IA 모델
Ⅲ. 시뮬레이션 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개
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