인공지능 기술이 발전함에 따라 경제, 사회, 과학 분야 등 실세계 다양한 분야의 현상을 가상의 인공 에이전트를 활용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 해석하려는 시도가 이어져 왔다. 기존의 인공 에이전트 기반 교섭 게임 해석에서는 실세계의 교섭 게임에서 단계가 진행될 때 발생하는 비용 및 시간이 지남에 따라 교섭 대상이 감가상각 되는 것을 반영하지 않은 문제가 있었다. 본 연구에서는 기존의 인공 에이전트 기반 교섭 게임 모델에 교섭 단계에서 발생하는 비용 및 교섭 대상 감가상각을 (교섭 비용)을 반영하여 그 효과를 관찰하였다. 실험 결과 교섭 단계에서 발생하는 비용이 커질수록 게임에 참여하는 두 인공 에이전트는 반반 비율에 가까운 몫을 가졌으며 이른 단계에서 협상을 타결하는 현상을 관찰하였다.
본 연구는 Nash의 협력게임인 협상게임(bargaining game)과 Wardrop의 사용자 균형해와의 관계를 규명하는 데 목적이 있다. Wardrop의 균형은 다수의 운전자들이 교통상황을 정확히 알고 있고(perfect information), 동시에 합리적으로 경로를 선택(rationality)한다는 경직된 가정이 존재하는데, 이는 실제로 존재하는 운전자 상호간의 교류나 타협을 배제하고 있다. 이런 측면에서 운전자간의 교류와 조절과정을 Nash게임의 협상과정(bargaining process)으로 표현할 경우, Wardrop의 경직된 기본가정들을 어느 정도 완화할 수 있을 것으로 보인다. 이를 위하여 본 연구에서는 Nash의 협상게임에 대한 교통망측면의 검토와 Nash의 협상해(bargaining solution)가 Wardrop의 사용자 균형(user equilibrium)과 동일함을 정리(theorem)를 통하여 증명하고 몇 가지 예제로 이를 확인한다. 협상게임은 대표적인 2인 협조게임(two-person cooperative game)으로 본 연구에서도 주로 2인 게임에 대해서 기술하며, 향후 n-인게임(n-person game) 모형에 대해서는 간략히 언급토록 한다.
Over the past few years, a considerable number of studies have been conducted on modeling the bargaining game using artificial agents on within-model interaction. However, very few attempts have been made at study on between-model interaction. This paper investigates the interaction and co-evolutionary process among heterogeneous artificial agents in the bargaining game. We present two kinds of the artificial agents participating in the bargaining game. They play some bargaining games with their strategies based on genetic algorithm (GA) and reinforcement learning (RL). We compare agents' performance between two agents under various conditions which are the changes of the parameters of artificial agents and the maximal number of round in the bargaining game. Finally, we discuss which agents show better performance and why the results are produced.
근래에 게임이론 분야에서 진화계산법을 사용한 교섭게임 분석은 중요한 이슈 중에 하나이다. 본 논문에서는 이질적인 두 인공 에이전트 간의 공진화를 활용하여 교섭게임을 관찰한다. 두 인공 에이전트를 모델링하기 위해 사용된 전략은 진화전략의 종류인 입자군집최적화와 차분진화알고리즘이다. 교섭게임에서 각 전략이 최선의 결과를 얻기 위한 알고리즘 모수들을 조사하고 두 전략의 공진화를 관찰하여 어느 알고리즘이 교섭게임에 더 우수한지 관찰한다. 컴퓨터 시뮬레이션 실험 결과 입자군집최적화 전략이 차분진화알고리즘 전략보다 교섭게임에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
This study applies diverse game theories to the US-China Trade War. The US-China Trade War can be analyzed as a game situation because the strategic decision-making process to maximize one's profit while considering the reaction of the other party is a game situation. However, related research suffered from some mistakes in applying the US-China Trade War as it is to classic game theory, because while the prisoners dilemma is based on the situation of No Communication, No Trust, No Cooperation, the US-China Trade War has a precondition different from that of prisoners dilemma, since it mutually communicates information and negotiation is repeated several times in a cooperative situation. The result of the trade negotiation will likely end as 'cooperate-cooperate'. Further, considering trade volume, trade interdependence, bargaining power based on economy, and the scale of damage caused by the Trade War, the US-China Trade War is progressing with the bargaining power of the US being higher than that of China. Since the current US-China Trade War is in an asymmetrical situation under the dominant bargaining power of the US, it is likely to reach 'US defect-China cooperative' in the long run.
In this paper, we recommend some game theoretical schemes try to get reliability transmission and resource allocation of the contention free period in overlapped WBAN(Wireless Body Area Net works) environment. Cooperative bargaining game is considered to guarantee a reliability conflict-free transmission. We study it by considering the priorty of device and the demand number of allocated timeslots in the CFP (Contention Free Period), and guarantee the least requested timeslots through bargaining between each user.
공리적 접근 방법을 이용한 제휴 (Coalition) 게임 이론과 협상 (Bargaining) 게임 이론을 이용하여 다수의 노드가 대역폭을 공유하는 환경에서 각 노드의 트래픽 입력율에 따라 공정하고 효율적으로 대역폭을 할당하는 방안들이 제시되어 왔다. 이들 기법들은 게임 이론이 제공하는 수학적 근거에 따라 공리적 공정성을 만족한다. 그러나 이들 게임들의 공리는 서로 다르기 때문에 동일 통신 환경에서도 각 송신 노드에게 할당되는 대역폭은 달라진다. 따라서 본 논문에서는 이들 게임 이론들을 이용하여 대역폭 할당 문제를 모델링하고 다양한 통신 환경에서 각 게임 기법들에 의해 송신 노드에 할당되는 대역폭과 이로 인한 손실율을 정량적으로 비교 분석하였다. 분석 결과 협상 게임은 입력율이 낮은 노드보다 입력율이 높은 노드에게 상대적으로 대역폭을 적게 할당하고 제휴 게임은 송신 노드들의 입력율에 비례하여 대역폭을 할당한다는 것을 보였다.
근래에 진화 연산을 활용한 교섭 게임의 분석은 게임 이론 분야에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 본 논문은 교섭 게임에서 진화 연산을 사용하여 이기종 인공 에이전트 간의 상호 작용 및 공진화 과정을 조사하였다. 교섭게임에 참여하는 진화전략 에이전트들로서 유전자 알고리즘(GA), 입자군집최적화(PSO) 및 차분진화알고리즘(DE) 3종류를 사용하였다. GA-agent, PSO-agent 및 DE-agent의 3가지 인공 에이전트들 간의 공진화 실험을 통해 교섭게임에서 가장 성능이 우수한 진화 계산 에이전트가 무엇인지 관찰 실험하였다. 시뮬레이션 실험결과, PSO-agent가 가장 성능이 우수하고 그 다음이 GA-agent이며 DE-agent가 가장 성능이 좋지 않다는 것을 확인하였다. PSO-agent가 교섭 게임에서 성능이 가장 우수한 이유를 이해하기 위해서 게임 완료 후 인공 에이전트 전략들을 관찰하였다. PSO-agent는 거래 실패로 인해 보수를 얻지 못하는 것을 감수하고서라도 가급적 많은 보수를 얻기 위한 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였으며, 반면에 GA-agent와 DE-agent는 소량의 보수를 얻더라도 거래를 성공시키는 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였다.
We present a fair and efficient solution for selfish readers with the Nash bargaining solution (NBS) to mitigate the effects of RFID frequency interference. We compare the NBS with a solution derived by the max log-sum scheme that maximizes total utility and show that for selfish and rational readers, the NBS brings success in bargaining on resource allocation between readers unlike the max log-sum scheme, although the NBS has less total payoff compared to the max log-sum scheme.
게임 이론은 다수의 사용자에게 공유 자원을 효율적이고 공정하게 분배할 수 있는 이론적 기반을 제공하므로 이를 대역폭 할당에 이용하려는 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 게임 이론에 의한 대역폭 할당 기법들은 적용한 게임 기법들에 따라 동일 조건에서 할당하는 대역폭이 달라진다. 그러나 현재까지 네트워크 분야에서는 게임 이론의 수학적 근거만을 차용하고 있으며 이들이 대역폭 할당 문제에 적용될 때 각 기법 별 특성에 대한 정량적 비교 분석은 이루어지고 있지 않다. 이에 따라 본 논문에서는 다수의 노드가 대역폭을 공유하는 경우 파산(Bankruptcy) 게임 이론과 협상(Bargaining) 게임 이론을 이용하여 송신 노드의 입력율에 따른 각 노드 별 대역폭 할당 기법들의 특성을 비교 분석하고 이에 따른 향후 연구 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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