Cooperative Group Games (CGG) emphasize participation, challenges and fun by cooperation among group members rather than competition. CGGs have been proven to be an efficient education method that teaches the value of cultivating cooperation skills, discipline, and sense of public order for tackling problems together through various types of interactions. When integrated with computer game technology, the general classic CGG can be reborn with new educational and entertaining aspects. To combine the joy of physical movement of group games and the richness of computer game contents, a motion based arcade CGG has been developed in this study, based on the original ideas and structures of classic off-line CGGs. While implementing the classic game concepts in arcade environment, various design attributes have been considered and applied, which were supposed to promote cooperative game play. Overall, the process of the implementation and test results of our four CGGs suggest several design strategies for effective arcade CGGs.
This paper is to study whether cooperative learning applying group games becomes a teaching method that can increase interest and participation in class in calculus and the effect of the number of students. To increase interest and participation in class, the researcher conducted cooperative learning by applying smartphones and various game tools to group games. The consequences of the study confirmed that students' interest and participation in the class increased regardless of their mathematics basics. Therefore, it is expected that the calculus which is difficult for students to understand will be more easily approached by cooperative learning applying group games in the future.
In this paper we Study a time-optimal model of pursuit in which the players move on a plane with bounded velocities. This game is supposed to be a nonzero-sum group pursuit game. The main point of the work is to construct and compare cooperative and non-cooperative solutions in the game and make a conclusion about cooperation possibility in differential pursuit games. We consider all possible cooperations of the players in the game. For that purpose for every game $\Gamma(x_0,y_0,z_0)$ we construct the corresponding game in characteristic function form $\Gamma_v(x_0,y_0,z_0)$. We show that in this game there exists the nonempty core for any initial positions of the players. The core can take four various forms depending on initial positions of the players. We study how the core changes when the game is proceeding. For the original agreement (an imputation from the original core) to remain in force at each current instant t it is necessary for the core to be time-consistent. Nonemptiness of the core in any current subgame constructing along a cooperative trajectory and its time-consistency are shown. Finally, we discuss advantages and disadvantages of choosing this or that imputation from the core.
Recently, the idea of the smart grid has been gaining significant attention and has become a hot research topic. The purpose of this paper is to present a novel smart grid management scheme that uses game theory principles. In our proposed scheme, power appliances in the smart grid adaptively form groups according to the non-cooperative hedonic game model. By exploiting multi-appliance diversity, appliances in each group are dynamically scheduled in a cooperative manner. For efficient smart grid management, the proposed coopetition game approach is dynamic and flexible to adaptively respond to current system conditions. The main feature is to maximize the overall system performance while satisfying the requirements of individual appliances. Simulation results indicate that our proposed scheme achieves higher energy efficiency and better system performance than other existing schemes.
In previous research of social dilemma, there is no extended game that the players can select one game out of some social dilemma games. We propose this kind of game as "Distributed Social Dilemma" In this game, each player tries to acquire the adaptive strategy throughout local interactions. We make use of GA as evolutionary operations. In this paper, our purpose is to examine how the game selection of players influences the evolution of cooperation in distributed social dilemma. In order to examine, we formulate distributed social dilemma by Game Theory and use agent-based simulation that each agent is regard as player
컴퓨터 기술이 발달하고 많은 교육 방법들이 나타나면서 웹에 기반한 협동학습과 교육용 게임이 많은 관심을 받고 있다. 몇몇 협동학습 시스템들과 게임 기반 교육 시스템이 제안되었지만 게임을 이용한 협동학습 시스템에 대한 연구는 거의 없었다. 본 논문에서는 학습자들의 능동적인 참여와 흥미를 유발할 수 있는 게임을 이용한 웹기반 협동학습 시스템을 개발하였다. 협동학습은 각 조별로 이루어지며 다른 조와는 게임을 통해 경쟁하게 하였고, 게임은 누구나 쉽게 익힐 수 있고 협동학습 시나리오에 적합한 가로세로 퍼즐게임을 사용하였다. 제안 시스템의 유용성을 증명하기위해 실제 두 반의 고등학생들에게 적용하는 실험을 하였으며 그 결과 제안 시스템을 사용한 교육이 학업성취도나 흥미도 등에서 유의미한 결과를 보임을 보였다.
최근 다양한 분야에서 클라우드 컴퓨팅의 사용이 증가하고클라우드 컴퓨팅의 이상적 가치 실현을 위한 클라우드 공급자간의 동적협력은 필수적인 요소가 되고 있다. 이전의 연구를 통해서 다른 클라우드 공급자 간의 동적 협력 플랫폼으로 경매결합 방식 기반의 클라우드 마켓 모델 "CACM"을 제안한 바 있다. CACM모델은 경매에 참여하기 전에 미리 최적화된 클라우드 공급자들간 그룹을 형성하여 동적 협력을 제공할 수 있도록 하고 있으며, 이에 따라 공급자 간 협상시 발생할 수 있는 문제들을 최소화 하고자 하였다. 그러나 어떻게 최적의 입찰 가격 결정 그룹을 결정할 것인지, 어떻게 안정적인 그룹의 조건을 구할 것인지, 또한 입찰 가능 가격 및 이익을 그룹 구성원 간에 분배할 것인지에 대한 연구는 CACM 모델에서 구체적으로 연구되지 못했다. 본 논문에서는, CACM 모델을 N-person 협력 게임 이론에 대입하여 CACM모델에 추가적으로 위에서 제시한 문제들을 공식화하여 제안하고자 한다. 그룹의 안정성은 그룹의 각 구성원에게 코어와 할당량에 대한 개념을 대입해 게임이론에서의 샤플리 값을 사용하여 분석한다. 여러 계산 결과값을 통해 제안하는 기법의 특성평가를 도출한다.
연구는 MOBA 게임에서 선호도가 낮은 Supporter를 대체하는 인공지능을 강화학습을 이용한 구현을 목표하였다. ML_Agent를 이용해 게임의 규칙, 환경, 관측 정보, 보상 처벌을 구성하였다. DPS 에이전트로 구성된 그룹과, Support 에이전트가 있는 그룹으로 나누어 강화학습을 진행하였다. 결과 데이터인 누적 보상 값, 사망 횟수 바탕으로 결론을 도출하였다. 협력 플레이 그룹이 비교 그룹보다 평균 누적 보상 값이 3.3 더 높게 측정되었으며 사망 횟수 총합 평균은 3.15 낮게 되었다. 이를 바탕으로 죽음을 최소화하고 보상을 최대화하는 협력 플레이를 수행하는 강화학습을 확인할 수 있었다.
인지무선 기술에서 주사용자의 보호를 위해 부사용자들은 주기적인 센싱 수행을 통해 주사용자의 부재를 판단하게 되고, 부사용자들 간의 협력 센싱을 통해서 향상된 센싱 결과를 얻을 수 있다. 하지만 주사용자에 대한 검출 확률과 오경보 확률에 대한 비용의 트레이드 오프가 존재하기 때문에, 적절한 협력 집단의 규모 유지가 필요하다. 또한 부사용자들은 자신이 현재 사용중인 주파수 대역은 물론 인가 사용자가 나타났을 시에 스위칭 해야 할 후보 채널에 대한 주기적인 센싱이 요구된다. 본 논문에서는 진화게임이론을 이용하여 분산상황 에서의 인밴드 센싱과 아웃밴드 센싱을 고려한 효율적인 그룹 협력 센싱 방법을 제안한다. 진화 게임을 통해서 협력센싱의 전략을 택한 부사용자들의 집단이 ESS(Evolutionary Stable State)상태로 수렴함을 관찰하였고, 학습 알고리즘을 통해 서로간의 정보교환 없이 평형상태로 수렴함을 관찰하였다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제3A권1호
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pp.42-46
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2003
The economic operation of a utility in a deregulated environment brings about optimization problems different from those in vertically integrated one[1]. While each utility operates its own generation capacity to maximize profit, the market operator (or system operator) manages and allocates all the system resources and facilities to achieve the maximum social welfare. This paper presents a sequential application of non-cooperative and cooperative game theories in analyzing the entire power transaction process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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