한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.453-458
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2001
A mobile agent is an autonomous software agent capable of moving from one computer to another while performing its tasks. We view the agent as a discrete event system in the view of its computation and communication. This paper presents a methodology far modeling and simulation of such a mobile agent system as a discrete event system. The methodology is based on the Mobile Discrete Event System Specification (MDEVS) formalism and the associated simulation environment AgentSim which are previously developed by the authors. Within the methodology an atomic model represents dynamics of a mobile agent; a coupled model is modeled as mobile agent servers for representation of structural changes between atomic agents. Being based on the object-oriented environment the modeling methodology exploits inheritance of basic classes AtomicModel and CoupledModel provided by AgentSim.
There are over a billion web sites on the Internet and the number of web sites is still growing. This paper describes an information system. We have designed Trigger Agent System based on RMI (Remote Method invocation) and distribution object system. In this paper, we introduce Trigger agent system which is one of Intelligent agent system.
This study presents a noble scheme for distributed and parallel simulations with optimized agent placement for simulation instances. The traditional parallel simulation has some limitations in that it does not provide sufficient performance even though using multiple resources. The main reason for this discrepancy is that supporting parallelism inevitably requires additional costs in addition to the base simulation cost. We present a comprehensive study of parallel simulation architectures, execution flows, and characteristics. Then, we identify critical challenges for optimizing large simulations for parallel instances. Based on our cost-benefit analysis, we propose a novel approach to overcome the performance constraints of agent-based parallel simulations. We also propose a solution for eliminating the synchronizing cost among local instances. Our method ensures balanced performance through optimal deployment of agents to local instances and an adaptive agent placement scheme according to the simulation load. Additionally, our empirical evaluation reveals that the proposed model achieves better performance than conventional methods under several conditions.
In this paper, a prototype of agent-based engineering system is developed based on the AADE (autonomous agent development environment), a FIPA compliant agent platform. By applying several advanced technologies including software agents, Internet/Web, workflow and database, the developed prototype system is able to successfully fulfill our target of integrating personnel, design activities and engineering resources along a predefined engineering design project (workflow). A software prototype is implemented to integrate various engineering software tools including CAD, structural analysis (FEA), dynamic analysis, fatigue analysis. A wheel-axle-assembly (part of a bogie system) is chosen as a test case for the validation of the prototype system.
이 논문에서는 멀티에이전트 기반 지능형 웹기반 이러닝 시스템을 구현하였다. 이 시스템 구현을 위해 사용자들의 취향검사를 수행하였고, 결과 사용자 그룹에 맞는 적절한 이러닝 커뮤니티를 형성하였다. 제안하는 시스템인 IMAS는 신경회로망에 의해 이러닝 커뮤니티를 학습하였고, 새로운 분산기반 멀티에이전트 프레임워크를 이용하여 에이전트를 생성한다.
Mobile agents based e-commerce system has many advantage than traditional e-commerce-information gathering on goods, price settlement and payment, delivery of the goods purchased, and so on. However, due to the security vulnerability that stems from mobile agent's mobility, mobile agents based e-commerce system has additional security problems. Therefore, in order to do e-commerce securely in th system, first of al the security issues on mobile agents must be addressed. It this paper, we propose a mobile agent transfer protocol that provides confidentiality and integrity of mobile agent in transit and mutual authentication for communicating hosts. We further show the security of the protocol against many possible attacks. Also, we suggest the location management mechanism of mobile agents based on the trust center. This mechanism is capable of finding their locations transparently and detecting mobile agent clones.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권3호
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pp.181-188
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2022
An intelligent distributed multi-agent system (IDMS) using reinforcement learning (RL) is a challenging and intricate problem in which single or multiple agent(s) aim to achieve their specific goals (sub-goal and final goal), where they move their states in a complex and cluttered environment. The environment provided by the IDMS provides a cumulative optimal reward for each action based on the policy of the learning process. Most actions involve interacting with a given IDMS environment; therefore, it can provide the following elements: a starting agent state, multiple obstacles, agent goals, and a cluttered index. The reward in the environment is also reflected by RL-based agents, in which agents can move randomly or intelligently to reach their respective goals, to improve the agent learning performance. We extend different cases of intelligent multi-agent systems from our previous works: (a) a proposed environment-clutter-based-index for agent sub-goal selection and analysis of its effect, and (b) a newly proposed RL reward scheme based on the environmental clutter-index to identify and analyze the prerequisites and conditions for improving the overall system.
This paper presents auto-reclosing algorithms with reference to power system stability based on MAS(Multi-Agent System). And this paper shows auto-reclosing algorithms considering power system stability. It includes the variable dead time, optimal reclosing, sequential reclosing, emergency extended equal-area criterion(EEEAC) algorithm, and modified EEEAC algorithm. This paper divides Auto-reclosing algorithms into respectively agents according to their tasks. A separated agent is merely a software entity that is situated in some environment and is able to autonomously react to changes in the environment. And all the simulations in this parer were tested by EMTP MODELS.
In this paper, we present a performance evaluation agent based on fuzzy cluster analysis and validity measures. The proposed agent is consists of three modules, fuzzy cluster analyzer, performance evaluation measures, and feature ranking algorithm for feature selection step in CAD system. Feature selection is an important step commonly used to create more accurate system to help human experts. Through this agent, we get the feature ranking on the dataset of mass and calcification lesions extracted from the public real world mammogram database DDSM. Also we design a CAD system incorporating the agent and apply five different feature combinations to the system. Experimental results proposed approach has higher classification accuracy and shows the feasibility as a diagnosis supporting tool.
A purpose of our research is an acquisition of cooperative behaviors in inhomogeneous multi-agent system. In this research, we used the fire panic problem as an experiment environment. In Fire panic problem a fire exists in the environment, and follows in each steps of agent's behavior, and this fire spreads within the constant law. The purpose of the agent is to reach the goal established without touching the fire, which exists in the environment. The fire heat up by a few steps, which exists in the environment. The fire has unsureness to the agent. The agent has to avoid a fire, which is spreading in environment. The acquisition of the behavior to reach it to the goal is required. In this paper, we observe how agents escape from the fire cooperating with other agents. For this problem, we propose a unique CMAC based Q-learning system for inhomogeneous multi-agent system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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