인간의 협동적인 활동에서 협상은 협동적인 행위를 방해할 수 있는 충돌을 해결하는데 중요한 역할을 담당한다. 이를 위해 멀티 에이전트 시스템에서의 협상이 공통의 에이전트 통신 언어를 사용하는 메시지의 교환을 통해 진행한다고 가정한다. 본 논문에서는 자율적이고, 자기 목표에 충실하면, 한정된 자원을 가진 BDI 에이전트를 위한 합리적인 협상 메타 언어를 가정한다. 또한 에이전트의 정신적인 상태에 바탕을 두고 통신하는 BDI 에이전트를 위한 협상 프로토콜을 제안한다.
멀티에이전트 시스템에서 에이전트는 각자 달성해야 할 목표를 가지고 있다. 그러나 여러 에이전트들이 하나의 공통된 목표를 달성하기 위해 서로 경쟁을 하는 경우거나 혹은 각자의 서로 다른 목표를 달성하기 위해 제한된 자원을 사용해야 하는 경우 에이전트들은 서로 충돌할 수 있다. 충돌이 발생할 때 에이전트들은 각자의 목표를 달성하기 위해 다른 에이전트들과의 협상을 통해 목표의 충돌이 없는 일치 상황에 도달하도록 설계되어야 한다. 본 논문은 멀티에이전트 시스템에서 믿음(belief),소망(desire),그리고 의도(intention)로 설명되는 BDI 구조가 각 에이전트가 가져야 할 정신적 태도의 핵심 요소라고 가정하고, 이러한 구조를 가지는 BDI 에이전트를 논리 프로그래밍의 틀에서 표현한다. 또한 서로 다른 목표를 가진 BDI 에이전트들이 자원이 제한된 협동적인 분산 환경에서 상호간의 목표 충돌을 해결하기 위해 협상을 통해 각자의 문제를 해결하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 협상 알고리즘의 효과성을 검증하기 위하여 협상 메타언어로 구현한 예제 문제의 실험 결과를 기술한다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.511-515
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2001
Many intelligent agent systems are known to incorporate BDI architecture for cognitive reasoning. Since this architecture contains all the knowledge of world model and reasoning rule, it is very complex and difficult to handle. This paper describes a methodology to design and implement BDI architecture, BDIAXml based on XML for multi-agent systems. This XML-based BDI architecture is smaller than any other BDI architecture because it separates knowledge for reasoning from domain knowledge and enables knowledge sharing using XML technology. Knowledge for BDI mental state and reasoning is composed of specific XML files and these XML files are stored into a specific knowledge server. Most systems using BDIAxml architecture can access knowledge from this server. We apply this BDIAXml system to domain of Hospital Information System and show that this architecture performs more efficiently than other BDI architecture system in terms of knowledge sharing, system size, and ease of use.
멀티에이전트 시스템(MAS: Multi-Agent System)에서 에이전트는 각자의 목표 달성을 위해 주위 에이전트들과 상호작용하여 목표의 충돌이 없는 일치 상황에 도달하도록 설계될 필요가 있다. 이러한 상호작용은 MAS에서의 협동, 공조, 그리고 협상 등의 분양에 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 MAS에서 믿음(Belief), 소망(Desire), 그리고 의도(Intention)를 에이전트 구조의 핵심 요소로 가정하고, FIPA Agent Communication Language(ACL) 사양과 interaction 프로토콜의 변형에 기초하여 BDI 에이전트를 위한 협상 프로토콜을 소개한다. 또한 Java와 Prolog를 결합시킨 InterProlog 프로그래밍 언어로 목표 충돌을 일으키는 BDI 에이전트들을 생성하고 에이전트들이 협상 프로토콜을 사용하여 협상하는 과정을 시험적으로 구현한다.
최근 유통업체의 운영 효율화를 위한 IT 활용 노력이 증대되고 있다. 이 가운데 유통매장 내 고객 흐름에 대한 분석은, 매대 배치와 상품 그룹핑의 최적화 및 매대별, 지역고객 특성별 서비스 개발에 있어서 핵심적인 부분이다. 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션(ABMS)은 유통매장 내 고객 흐름을 분석하는데 가장 유망한 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 고객 흐름 분석 기반의 유통매장운영 최적화를 위한 ABMS의 기초 연구로서 고객들의 행동을 분석하여 모델링하고 시뮬레이션 하였다. 고객 행동 모델링을 위하여 구매 물품 리스트에 따른 실제 고객의 행동 특성을 조사하였고, 이를 바탕으로 BDI 기반의 고객 에이전트 모델을 제시하였다. 고객 모델은 BDI 이론의 구성요소인 믿음(Beliefs), 소망(Desires), 그리고 의도(Intentions)와 고객의 특성(Characteristics)을 포함하고 있다. 본 연구 결과는, 향후 매장 내 혼잡도 분석을 위한 모델링 및 시뮬레이션, 그리고 이를 바탕으로 한 상품 그룹핑 및 매대 배치 최적화에 활용될 수 있을 것이다.
이 논문에서는 규칙 기반 시스템의 문제에 대한 뛰어난 표현력과 빠른 추론 등의 장점을 BDI 에이전트 구조에 적절히 반영할 수 있는 규칙 기반 BDI 에이전트 구조를 제안한다. 제안하는 구조에서는 에이전트의 능력과 계획을 이해하기 쉬운 if-then 규칙으로 기술하고, 에이전트 상태를 믿음,목적,의도 집합으로 표현하여 이를 기반으로 어떤 규칙을 실행할 것인가를 결정한다. 절차적 지식에 해당되는 규칙계획의 실행을 독립적인 규칙 엔진이 담당하기 때문에 진행 중인 작업의 컨텍스트를 유지할 수 있고, 컨텍스트가 다른 여러 작업을 동시에 처리할 수 있다. 또한, STRIPS 연산자로 자연스럽게 변환 가능한 규칙을 이용하여 계획생성이 가능하고, 생성된 계획을 규칙으로 추가하여 점진적으로 에이전트 능력을 향상시킬 수 있다. 제안하는 에이전트 구조는 규칙 기반의 BDI 모델을 따르기 때문에 동적인 환경에서 반응성과 목표 지향성을 충족할 뿐만 아니라 에이전트의 지식 표현과 구축 및 제어 구조가 간단한 에이전트 구축이 가능하다.
다중 에이전트 시스템을 바탕으로 구축되는 시맨틱 웹 응용 프로그램은 에이전트 시스템이 제공하는 적절한 수준의 추상화에서 비롯되는 융통성을 유지하면서도 개발 및 운용의 효율성이 요구된다. 본 연구에서는 에이전트 수준의 추상화를 BDI 에이전트 구조를 기반으로 제공하면서 Java 기반 시스템의 효율성을 갖춘 새로운 에이전트 응용 프레임웍인 VivAce(Vivid Agent Computing Environment)를 소개하고 그 효율성을 대규모 에이전트 기반 시뮬레이션을 통하여 보인다. Vivid 에이전트는 소프트웨어에 의해 제어되는 시스템으로서 지식(knowledge), 지각(perception), 임무(task), 의도(intention)를 중심으로 상태(state)를 표현하며 활동(action)과 반응규칙(reaction rule)으로 행위(behavior)를 나타낸다. 본 논문에서는 먼저 에이전트 응용 프레임웍에 필요한 요소를 제시하고 이에 관련된 VivAce의 기능과 특징 및 이를 이용한 실험 결과를 제시한다.
소프트웨어는 네트워크로 연결된 다수의 시스템으로 분산되어 주어진 문제를 해결하기 위해 서로 협업하는 방향으로 발전하고 있다. 이러한 시스템의 적절한 예로 멀티 에이전트 시스템을 들 수 있다. 에이전트를 통해 시스템은 느슨하게 결합되어 에이전트의 교체, 추가 및 확장 등이 용이하다. 본 논문에서는 BDI 아키텍처에 기반한 지능형 에이전트 시스템인 VivACE 에이전트 시스템을 제시하고 JADE 플랫폼을 이용해 멀티 에이전트 시스템으로 확장하는 예를 제시한다.
In most Multi-Agent Systems (MAS), agents are required to achieve their own goals. An agent's goals, however, can conflict with others either when agents compete with earth other to achieve a common goal or when they have to use a set of limited resources to accomplish agents'divergent goals. In this paper, we consider that a BDI architecture, as a shorthand fur belief, desire, and intention in any agent-based systems, is a core component of agents' mental attitudes and represent resource-bounded BDI agents in logic programming framework. We propose an algorithm in which BDI agents with different goals solve their problems through negotiation resolving goal conflicts.
본 논문에서는 사람이 생각하고 표현하는데 영향을 주는 감성 요인을 사용하여 컴퓨터가 다양한 환경에 적응하며 지능을 표현할 수 있는 에이전트 모델을 제안한다. 감성은 사람이 생각하고 판단하는데 중요한 요소가 되고, 이러한 감성을 에이전트에 표현하면 사람의 추론하는 과정을 효과적으로 표현할 수 있다. 이에 사람의 추론 과정을 표현하기에 적합한 한 에이전트 모델인 BDI(Belief, Desire, Intention) 에이전트 모델을 감성과 결합하여 에이전트들의 행동을 빠르게 결정할 수 있는 ExMEBDI(Expanded Multi Emotional BDI) 에이전트 모델을 제안한다. 또 기존의 사람의 감성을 모델로 구성된 OCC모델을 기반으로 ExMEBDI 모델의 감성 추출 방법인 GEM(Generated EMotion)을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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