본 논문에서는 기존 인터넷 경매 시스템이 갖는 경매 대행의 취약점을 개선하기 위한 요구 사항을 제시하고, 이를 기반으로 인터넷 경매 에이전트 시스템(IAAs)을 제안하고 구현하였다. 제안된 시스템은 사용자의 가격 전략에 따라 경매를 대행하기 위한 구매 에이전트, 판매 에이전트 및 협상 에이전트로 이루어지는 멀티 에이전트 시스템, 사용자의 가격 전략 입력을 위한 가격 전략 인터페이스, 실시간 정보의 다양한 제공과 원격 에이전트 제어를 위한 정보 제공 에이전트와 경매 기록의 활용을 위한 데이터베이스로 구성된다. IAAS는 확장성과 에이전트의 기능성 및 통신의 효율성을 위하여 자바 JDK1.3, 서블릿, RMI와 소켓을 이용하여 구현되었다. 기존 인터넷 경매 시스템과의 비교 분석을 통하여 IAAS가 제시된 요구 사항을 만족함을 보였으며, IAAS는 사용자의 편리성과 경매 대행의 효율성을 향상시켜 인터넷 경매의 활용도를 높일 수 있다.
The automated assignment of multiple tasks to executing agents is a key problem in the area of multi-agent systems. In many domains, significant savings can be achieved by reallocating tasks among agents with different costs for handling tasks. The automation of task reallocation among self-interested agents requires that the individual agents use a common negotiation protocol that prescribes how they have to interact in order to come to an agreement on "who does what". In this paper, we introduce the multi-agent Traveling Salesman Problem(TSP) as an example of task reallocation problem, and suggest the Vickery auction as an interagent negotiation protocol for solving this problem. In general, auction-based protocols show several advantageous features: they are easily implementable, they enforce an efficient assignment process, and they guarantce an agreement even in scenarios in which the agents possess only very little domain-specific Knowledge. Furthermore Vickrey auctions have the additional advantage that each interested agent bids only once and that the dominant strategy is to bid one′s true valuation. In order to apply this market-based protocol into task reallocation among self-interested agents, we define the profit of each agent, the goal of negotiation, tasks to be traded out through auctions, the bidding strategy, and the sequence of auctions. Through several experiments with sample multi-agent TSPs, we show that the task allocation can improve monotonically at each step and then finally an optimal task allocation can be found with this protocol.
Soohyun Park;Haemin Lee;Chanyoung Park;Soyi Jung;Minseok Choi;Joongheon Kim
ETRI Journal
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제45권5호
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pp.735-745
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2023
This paper surveys recent multiagent reinforcement learning and neural Myerson auction deep learning efforts to improve mobility control and resource management in autonomous ground and aerial vehicles. The multiagent reinforcement learning communication network (CommNet) was introduced to enable multiple agents to perform actions in a distributed manner to achieve shared goals by training all agents' states and actions in a single neural network. Additionally, the Myerson auction method guarantees trustworthiness among multiple agents to optimize rewards in highly dynamic systems. Our findings suggest that the integration of MARL CommNet and Myerson techniques is very much needed for improved efficiency and trustworthiness.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.78-82
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2001
Most of current Internet auction systems are simple server programs that partly automated the function of the conventional auction house. These system do not provide sufficient independence, distribution and parallelism between the functions of the conventional auction house. In there are automated by server program, but still users need to execute a repetitive task to monitor the dynamic progress of a certain auction, decide proper bid price, and submit the bid. Another problem is that they support only single as English auction and Dutch auction, but they do not support the double auctions are superior to the single auction with respect to speed., efficiency, and the fair distribution of profit. In this paper, we present design and implement of an agent-based continuous double auction system, called CoDABot, in order to mitigate the limitations of current auctions system. CoDABot supports continuous double auction, provides various bidding agent for users to select, and has been implemented into a multi-agent system that realize more independent, distributed, and parallel subsystems.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.73-77
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2001
In this paper, we propose a virtual action system based on information agents, We call the system the MultiHammer, MultiHammer can be used for studying and analyzing online actions. MuiltiHammer provides functions of implement-ing a meta online action site and an experiment environ-ment. We have been using MultiHammer as an experiment as an experiment environment for BiddinBot. BiddingBot aims at assisting users to bid simultaneously in multiple online auctions. In order to bid simultaneously in multiple online auctions. In order to analyze the behavior of BiddngBot, we need to pur-chase a lot of items. It is hard for us to prepare a lot of fund to show usability and advantage of BiddingBot. MultiHam-mer enables us to effectively analyze the behavior of BiddingBot. MultiHammer consists of three types of agents for information collecting data storing and auctioning. Agents for information wrappers. To make agent work as wrarp-pers, we heed to realize software modules for each online action site. Implementing these modules reguires a lot of time and patience. To address this problem, we designed a support mechanism for developing the modules. Agents for data storing record the data gathered by agents for informa-tion collecting. Agents for auctioning provide online services using data recorded by agents for data storing. By recording the activities in auction sites. MultiHammer can recreate any situation and trace auction for experimentation, Users can participate in virtual using the same information in real online auctions. Users also participate in real auc-tions via wrapper agents for information collecting
We empirically examine the impact of online auction knowledge and category-specific knowledge on the final price of online auctions. Specifically, we question how the relationship between buying and selling experiences affects the final prices of online auctions. Related to the trust between buyers and sellers, we examine the multiple interactions between a buyer-seller pairand aim to identify how these repeated transactions influence the final price. To contrast these effects with other product related factors, we focus on so called 'common value' auctions of vintage stamps on eBay, in which the ex-post value of the product is the same among participating agents’ perceived value. Online auction of stamps provides a representative setting to examine the relationship between market experience and the auction participation behavior in the common value auction, as it provides the book value of stamp as well as price variation across individual buyers with different expertise levels. Our analysis of over 3000 stamps auctions on eBay indicates a significantly high frequency of buyer-seller (pair) interactions, thus suggesting a 'relationship view' of auctions. The work validates five hypotheses derived from the existing theory in economics, marketing, and information systems. Through the common-value auction data, we find that seller's online auction experience and category-specific experience favor sellers by increasing the final price. However, buyer's online auction experience does not affect the final price, but buyer's category-specific experience favors buyers by decreasing the final price. We find that the trust between two trading parties increases the final price.
다수의 임무를 다중의 무인기로 효과적으로 수행하기 위해서는 전체 임무를 수행하는데 필요한 총 이동거리를 최소화로 하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 다수의 무인기 운용에 적합하게 적용할 수 있는 수정된 합의 기반 경매 알고리즘(Modified Consensus Based Auction Algorithm)을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 핵심 아이디어는 기존의 합의 기반 경매 알고리즘을 기초로 하여 에이전트들의 위치와 임무까지의 거리의 합을 최소화하는 것이다. 3개의 UAV 에이전트로 다수의 임무를 수행하는 시뮬레이션을 진행하였고 전체 임무 완수 시간과 전체 이동 거리 측면에서 효율적임을 보였다.
최근 전자상거래에서 지능적인 소프트웨어 에이전트를 이용하여 사용자에게 더욱 능률적이고 효과적인 경매시스템으로 발전시키고자 하는 연구 및 개발이 주목을 받고 있다. 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템에 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매 상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산하고 예측하여 최대한의 이익을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템에 대한 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자가 판매하고자 하는 경매 상품에 대한 정보를 인터넷 경매 시스템의 에이전트에게 메일로 보내면 에이전트는 해당 상품과 유사한 상품에 대하여 필터링하여 이미 학습되고 있는 유사 상품에 대한 정보 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 경매상품에 대한 입찰 히스토리로부터 경매시간, 경매방법, 낙찰가격 등을 계산한다. 본 논문은 이를 통하여 해당 상품에 대하여 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 이익을 남길 수 있는지에 대한 정보를 메일로 푸쉬하여 주는 시스템을 제안한다.
오늘날 온라인 기술의 발달과 인터넷 이용자의 저변확대로 전자상거래 시장이 급속히 확대됨에 따라 협상 시스템의 중요성이 부각되고 있다 그러나, 지금까지 연구의 대부분은 협상시스템의 구현에 관한 기술적인 접근에 치우쳐 있어 이 분야에 대한 연구 동향을 파악하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 협상 시스템의 프로세스와 그에 따른 사용자 위주의 기본 기능들을 도출하고, 기존연구에서 제시된 협상 시스템의 사례를 분석함으로써, 협상시스템의 개발동향과 협상 시스템이 전자상거래에서 활성화되기 위한 구조와 방안을 모색한다.
최근 인터넷을 이용한 전자상거래는 다양한 방법으로 발전되고 있다. 그 중 인터넷 경매는 인터넷 기술의 발전과 함께 전자상거래의 새로운 비즈니스 모델로 각광받고 있다. 하지만, 대다수 웹 기반의 인터넷경매 시스템은 사용자의 다양만 요구를 만족시키기에 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 사용자를 대신하여 경매를 수할 수 있는 이동에이전트 기술을 결합한 새로운 인터넷 경매모델을 제시한다. 이를 위하여 Jini 기반 구조하에서 Jini 서비스로 동작하는 이동에이전트 시스템인 JMoblet을 개발하였으며, 개발된 JMoblet 시스템을 이용하여 인터넷 경매를 위한 공통적인 인터페이스(CommonAuction)를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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