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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제15권 제12호
발행연도
2010.12
수록면
11 - 18 (8page)

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본 논문에서는 비대화형 에이전트(독립에이전트)를 바탕으로 멀티 에이전트 연구의 대표적 실험 모델인 먹이추적문제(prey pursuit problem)의 해결에 대한 전략을 제안하고 있다. 먹이추적문제는 가상 격자로 이루어진 공간 내에서 4개의 멀티 에이전트가 1개의 먹이(목표)를 포획하는 실험이다. 이것은 오래전부터 대화형 에이전트, 비대화형 에이전트로 구분되어 연구 되어왔으며 우리는 비대화형 에이전트를 이용하여 문제의 새로운 해법을 찾고자 하였다. 그리고 기존의 제한된 환경과는 전혀 다른 순환구조형 격자 공간에서 ACS를 이용한 방향 벡터 알고리즘을 통해 비대화형 전략의 새로운 해법을 제안할 수 있었다. 에이전트들은 개미의 습성을 응용한 ACS를 이용하여 학습을 하고 목표인 먹이는 에이전트의 학습 속도를 증가시키는 환경변수를 이용하여 이동방향과 경로를 결정하게 된다. 이전에 제기되었던 에이전트간의 정보교환(대화형 에이전트)방식에서 벗어나 비 정보교환(비대화형 에이전트) 방식을 새롭게 적용하여 이를 해결할 수 있는 해법을 찾을 수 있었다는 것에 기존의 다른 멀티에이전트 연구와는 차별성이 있다.
#multi agent #ACS #learning #prey pursuit problem #circular environment #direction vector

목차

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참고문헌 (15)

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1. [학술대회논문] - Peter Stone / 1999 / Multiagent coordina-tion with learning classifier systems / In Proceeding of the AAAI 99 Workshop on Negotiation : 44 ~ 49 google schola 2. [보고서] - M. Benda / 1986 / On optimalcooperation of knowledge source-an empirical invarstigation google schola 3. [보고서] - Peter Stone / 1997 / Multiagent System : A Survey from a Machine Learning google schola 4. [학술대회논문] - Ran Levy / 1992 / A game thoretic approach to the pursuit problem / In Working Papers of the 11th International Workshop on Distributed Atrificial Intelligence google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 김현 / 2005 / 격자공간에서 방향벡터를 이용한 먹이추적문제 해결에 관한 연구 / 제22회 한국정보처리학회 추계학술발표대회 11 (2) google schola

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