Abstract
Multi-agent system fits to the distributed and open internet environments. In a multi-agent system, agents must cooperate with each other through a coordination procedure, when the conflicts between agents arise. Where those are caused by the point that each action acts for a purpose separately without coordination. But previous researches for coordination methods in multi-agent system have a deficiency that they cannot solve correctly the cooperation problem between agents, which have different goals in dynamic environment. In this paper, we suggest the automatic coordination model for multi-agent system using neural network and reinforcement learning in dynamic environment. We have competitive experiment between multi-agents that have complexity environment and diverse activity. And we analysis and evaluate effect of activity of multi-agents. The results show that the proposed method is proper.
멀티 에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합된다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트들이 자신의 목적을 위해 행동하기 때문에 에이전트간 충돌이 발생하는 경우에 조정을 통해 협력할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 시스템에서의 에이전트 간 협력 방법에 관한 연구 방법들은 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협동 문제를 올바로 해결할 수 없다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 신경망과 강화학습을 이용하여 목적 패턴을 정확히 결정할 수 없는 복잡하고 동적인 환경하에서 멀티 에이전트의 자동조정 모델을 제안한다. 이를 위해 복잡한 환경과 다양한 행동을 갖는 멀티 에이전트간의 경쟁 실험을 통해 멀티 에이전트들의 행동의 영향을 분석 평가하여 제안한 방법이 타당함을 보였다.