A Fuzzy Agent System to Control the State Transition for an Autonomous Decision Making on Taxi Driving

In this paper, we apply software agents, which use fuzzy logic and make autonomous decisions according to state transitions, to car driving environment. We carry out an experiment on artificial intelligent car driving in terms of real-time reactive agents. Inference techniques for constructing real-time reactive agents consider the settings with max-product inference, n-fuzzy rules, and n-associatives ($A_l,\;B_l),\;{\ldots}(A_n,\;B_n$). Then we perform defuzzification processes, extract a central value, and work out inference processes.

택시 운행 중 상태변화에 대한 자율적 의사결정을 위한 퍼지 에이전트

본 논문에서는 상태변화에 대한 자율적 의사결정을 하는 퍼지논리를 이용한 에이전트의 구현을 택시에 적용 하는 것을 연구의 목적으로 한다. 이를 위하여 인공 지능 이론을 기반으로 한 실시간 반응형 에이전트를 통하여 인공 지능적으로 운행하는 자동차에 대해서 실험을 하였다. 실시간 반응형 에이전트를 구성하기 위한 추론방식으로는 max-product 기법과 n개 퍼지 규칙들 또는 연관들 ($A_l,\;B_l),\;{\ldots}(A_n,\;B_n$)을 가지는 상황을 고려하여 비퍼지화 작업을 수행하여 중심값을 추출하여 추론 작업을 실행하였다.