Dynamic Priority Search Algorithm Of Multi-Agent

멀티에이전트의 동적우선순위 탐색 알고리즘

A distributed constraint satisfaction problem (distributed CSP) is a constraint satisfaction problem(CSP) in which variables and constraints are distributed among multiple automated agents. ACSP is a problem to find a consistent assignment of values to variables. Even though the definition of a CSP is very simple, a surprisingly wide variety of AI problems can be formalized as CSPs. Similarly, various application problems in DAI (Distributed AI) that are concerned with finding a consistent combination of agent actions can be formalized as distributed CAPs. In recent years, many new backtracking algorithms for solving distributed CSPs have been proposed. But most of all, they have common drawbacks that the algorithm assumes the priority of agents is static. In this thesis, we establish a basic algorithm for solving distributed CSPs called dynamic priority search algorithm that is more efficient than common backtracking algorithms in which the priority order is static. In this algorithm, agents act asynchronously and concurrently based on their local knowledge without any global control, and have a flexible organization, in which the hierarchical order is changed dynamically, while the completeness of the algorithm is guaranteed. And we showed that the dynamic priority search algorithm can solve various problems, such as the distributed 200-queens problem, the distributed graph-coloring problem that common backtracking algorithm fails to solve within a reasonable amount of time. The experimental results on example problems show that this algorithm is by far more efficient than the backtracking algorithm, in which the priority order is static. The priority order represents a hierarchy of agent authority, i.e., the priority of decision-making. Therefore, these results imply that a flexible agent organization, in which the hierarchical order is changed dynamically, actually performs better than an organization in which the hierarchical order is static and rigid. Furthermore, we describe that the agent can be available to hold multiple variables in the searching scheme.

분산제약조건만족문제(Distributed CSP)는 변수와 제약 조건들이 다수의 에이전트에 분산되어 있는 제약조건만족문제를 말한다. 이 개념은 인공지능 분야의 다양한 문제들에게 폭 넓게 적용 할 수 있으며 또한 이와 유사하게, 에이전트 행동들의 일치된 조합을 찾기 위한 멀티에이전트 시스템의 다양한 응용 문제들(분산 자원할당문제, 분산 스케줄링문제, 분산 번역업무 등)이 모두 분산 제약조건만족문제에 속한다고 할 수 있다. 분산제약조건만족문제는다수의 자율적으로 동작하는 에이전트들의 상호작용과 그들 간의 협조에 의해 모든 에이전트들이 갖고 있는 변수들의 값과 그들 간에 존재하는 제약 조건들이 일치(consistency)하는 값을 효율적으로 찾기 위한 양질의 알고리즘 개발에 관한 연구 분야로서 최근에 와서는 멀티에이전트 시스템을 이용하여 분산 제약조건만족문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘 개발에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 논문에서는 비동기/병행적인 탐색 과정에서 모든 에이전트들이 그들의 시험적인 값들을 조건에 일치하는 값으로 변경하기 위해 각 에이전트의 우선순위를 동적으로 변경할 수 있게 함으로써 불 일치된 변수의 값을 탐색이 진행되는 동안에도 수정이 가능하도록 하여, 기존 비 동기 되돌림알고리즘의 개선 대상인 되돌림(backtracking)의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 멀티에이전트의 동적 우선순위탐색 알고리즘을 제안하였다.