In this paper, we deal with the problem of modeling of agent-based robot manufacturing cell. Its role is becoming increasingly important in automated manufacturing systems. For Object Oriented & Queueing Petri Nets (OO&QPNs), an extended formalism for the combined quantitative and qualitative analysis of different systems is used for structure and performance analysis of mobile robotic cell. In the case study, the OO&QPN model of a mobile robotic cell is represented and analyzed, considering multi-class parts, non-preemptive priority and alternative routing. Finally, the comparison of performance values between Shortest Process Time (SPT) rule and First Come First Serve (FCFS) rule is suggested. In general, SPT rule is most suitable for parts that have shorter processing time than others.
In this paper, we suggested a methodology that can be used by an agent to learn models of other agents in a multi-agent system. To construct these model, we used influence diagram as a modeling tool. We present a method for learning models of the other agents at the decision nodes, value nodes, and chance nodes in influence diagram. We concentrated on learning of the other agents at the value node by using neural network learning technique. Furthermore, we treated anti-air units in anti-air defense domain as agents in multi. agent system.
한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.9-10
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2001
Simulation has been evolved with the advance of computer and technique of modeling application systems. Early simulations were numerical analysis of engineering models known as continuous simulation, analysis of random events using various random number generators thus named as Monte Carlo simulation, iud analysis o(\\\\`queues which are prevalent in many real world systems including manufacturing, transportation, telecommunication. Discrete-event simulation has been used far modeling and analyzing the systems with waiting lines and inefficient delays. These simulations, either discrete-event, continuous, or hybrid, have played a key role in industrial age by helping to design and implement the efficient real world systems. In the information age which has been brought up by the advent of Internet, e-business has emerged. E-business, any business using Internet, can be characterized by the network of extended enterprises---extended supply and demand chains. The extension of value chains spans far reaching scope in business functions and space globally. It also extends to the individual customer, customer preferences and behaviors, to find the best service and product fit for each individual---mass customization. Simulation should also play a key role in analyzing and evaluating the various phenomena of e-business where the phenomena can be characterized by dynamics, uncertainty, and complexity. In this tutorial, applications of simulation to e-business phenomena will be explained and illustrated. Examples are the dynamics of new economy, analysis of e-business processes, virtual manufacturing system, digital divide phenomena, etc. Partly influenced by e-business, a new trend of simulation has emerged called agent-based simulation, Agent-based simulation is a technique of simulation using software agent that have autonomy and proactivity which are useful in analyzing and integrating numerous individual customer's behavior. One particular form of agent-based simulation is swarm. This tutorial concludes with the illustration of swarm or swarm Intelligence applied to various e-business applications, and future directions and implications of this new trend of simulation.
기존의 객체지향, 구조적 방법적인 패러다임에서의 접근은 본질적으로 Goal 중심의 에이전트 시스템의 특성과 성질을 적절히 반영하기 어렵다. 그러므로 패러다임의 이동을 기하여 에이전트 시스템의 분석 관점을 Goal에 맞추고, Goal을 달성하려는 에이전트를 모델링해야 한다. 본 논문에서는 에이전트 기반의 소프트웨어를 효율적으로 분석하기 위하여 문제영역을 Goal의 측면에서 분석하고, Agent 선택 규칙으로 에이전트를 추출하여, 사용자의 요구사항을 달성하기 위한 에이전트들을 모델링하는 방법을 제안한다.
인구수 감소와 국방개혁으로 인한 병력 감축, 4차 산업혁명 기술의 초고도화에 따른 기술적 요인으로 국방 M&S의 개체를 자동화 모의하는 것은 이제 군의 현실적인 목표가 되었다. 자동화 모의 기술의 사용자인 군과 기술을 개발해야 하는 공학자들의 공통된 방향설정이 필요한 시점이다. 본 연구는 향후 국방 M&S의 자동화 모의 연구를 위한 가이드라인을 제시한다. 이를 위해, 먼저 자동화 모의를 가능하게 방법론들 규칙-기반방법, 에이전트-기반방법, 학습-기반방법에 대해 논의하고, 이어서 이러한 방법론을 어떠한 방향으로 개발해야 하는지에 대해 논의한다. 연구를 통해 국방 M&S의 자동화 모의 기술 연구가 본격화 되고, 군과 개발자 사이의 간극이 좁혀지기를 기대한다.
Since the competitive market environment was introduced into the electric power industry, the structure of the industry has been changing from vertically integrated system to functionally unbundled and decentralized system composed of multiple (decision-making) market participants. So the market participants such as Gencos or LSE (load serving entity) need to forecast the market clearing price and thus build their offer or bidding strategies. Not just these market players but also a market operator is required to perform market analysis and ensure simulation capability to manage and monitor the competitive electricity market. For fulfilling the demand for market simulation, many global venders like GE, Henwood, Drayton Analytics, CRA, etc. have developed and provided electricity market simulators. Most of these simulators are based on the optimization formulation which has been used mainly for the least cost resource planning in the centralized power system planning and operation. From this standpoint, it seems somehow inevitable to face many challenges on modeling competitive market based on the method of traditional market simulators. In this paper, we propose a kind of new method, which is MAS based market simulation. The agent based model has already been introduced in EMCAS, one of commercial market simulators, but there may be various ways of modeling agent. This paper, in particular, seeks to introduce an model for MAS based market simulator.
미래 전쟁은 네트워크중심전, 효과중심전, 동시통합전의 양상으로 전개될 것으로 예상된다. 그러나 현존하는 M&S 시스템은 과거의 플랫폼 중심전 모델에 맞는 단위 무기체계별 행동과 한정된 상호작용에 대한 모델만을 고려하고 있어, 분산된 센서, 통신자원, 슈터들이 네트워크를 통해 결합되어 상황을 공유/인식하고 유기적으로 운영되는 모습을 모델링하기에는 한계가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 근래에 전투모델링 방법으로 그 실효성이 어느정도 인정되고 있는 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션 방법을 이용하여 NCW 환경 하에서의 전투모델링 시스템을 설계 및 개발하였다. 기본 ABMS 방법론에서 NCW 효과 분석을 위한 개별 전투요소를 모델링하는 방법, 환경에 표현해야 하는 요소, 그리고 마지막으로 네트워크를 모델링하는 방법을 소개하고자 한다.
The prototypical smart environment to support the context-aware interactions between user and ubiquitous campus environment based on multi-agent system paradigm is proposed in this paper. In this model, the dynamic Bayesian is investigated to solicit and organize agents to produce information and presentation assembly process in order to allocate the resources for an unseen task across multiple services in a dynamic environment. The user model is used to manage varying user constraints and user preferences to achieve system's goals.
When a pedagogical agent system aims to provide students with interactive help, it needs to know what knowledge the student has and what goals the student is currently trying to achieve. That is, it must do both assessment and plan recognition. These modeling tasks involve a high level of uncertainty when students are allowed to follow various lines of reasoning and are not required to show all their reasoning explicitly. In this paper, the student model for interactive edutainment applications is proposed. This model is based on Bayesian Networks to expose constructs and parameters of rules and propositions pertaining to game and problem solving activities. This student model could be utilized as the emotion generation model for student and agent as well.
다수의 구매자와 판매자가 존재하는 경매분야에서 효율적인 협상에 대한 새로운 에이전트 협상방법론을 제시하였다. 경매문제를 게임이론으로 재 정의하고 이를 에이전트 협상에 적용하여, 온라인 티켓 재판매 시장 문제에 적용하였다. 본 에이전트를 적용한 결과 모든 구매자가 만족할 수 있는 내쉬균형을 보이고, 구매자와 판매자의 조합이 파레토 최적임을 보여주고 있다. 특히 본 에이전트 협상을 적용할 수 있는 새로운 비즈니스 모델을 수립하고, 에이전트 협상 진행 시 필요한 도메인과 프로세스를 온톨로지로 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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