멀티-에이전트 시스템에서 에이전트는 다른 에이전트와 협상하기 위하여 공동의 에이전트 통신 언어를 사용하여야 하고 일치에 이르도록 설계된 협상 프로토콜에 의해 행동하여야 한다. 따라서 에이전트는 위의 요구 사항들을 수용할 수 있는 적당한 아키텍쳐를 가져야 한다. 이 논문에서 우리는 유익한 에이전트 통신 언어를 정의하고, 다른 에이전트 통신 언어들 (가령, FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agents) 에이전트 통신 언어와 KQML(Knowledge Query Manipulation Language))과 여기서 소개한 에이전트 통신 언어를 비교한다. 특히 여기서는 에이전트를 지식베이스와 협상 라이브러리를 가진 논리 프로그램으로 표현한다. 마지막으로 협상 라이브러리 안에 있는 계획자(planner)가 어떻게 행위들의 계획을 제공하고, 어떻게 에이전트의 지식베이스를 갱신하는가를 보인다.
Our paper proposes an agent based automated negotiation model. The agents can perform an integrative negotiation with multi-issue in a one-to-many way. The negotiation protocol follows the offer-counteroffer principal, and an adapted offer generation strategy. With the utility theory, agent could evaluate the offers and determine the following actions. In order to yield a top-quality deal and shorten the negotiation period, agents propose multiple offers, which consist of a particular combination of issue values and lave the identical utility with the given utility. The experiment shows that the model ensures the participants could reach a better agreement in a short time.
This paper deals with a new automated guided vehicle (AGV) control system for distributed control. Proposed AGV control system adapts the multi-agent technology. The system is composed of two types of controller: routing and order. The order controller is in charge of assignment of orders to AGVs. Through the bidding-based negotiation with routing controllers, the order controller assigns a new order to the proper AGV. The order controller announces order information to the routing controllers. Then the routing controllers generate a routing schedule for the order and make a bid according to the routing schedule. If the routing schedule conflicts with other AGV's one, the routing controller makes an alternative through negotiation with other routing controllers. The order controller finally evaluates bids and selects one. Each controller consists of a set of agents: negotiation agent, decision making agent and communication agent. We focus on the agent architecture and negotiation-based AGV scheduling algorithm. Proposed system is validated through an exemplary scenario.
Cho Min-Je;Choi Hyung Rim;Kim Hyun Soo;Hong Soon Goo;Park Young Jae;Shim Jung Hoon
한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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제14권3호
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pp.89-96
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2005
Though studies on negotiations have actively been conducted in the field of e-Commerce so far, some problems have yet to be solved and many application fields of negotiation systems exist. Currently, many businesses shift from various fields to e-Commerce market, due to recent social changes and expansion of e-Commerce market; however, we need to develop the study of automated agents to resolve the issue of negotiation, which is an essential element in the e-Commerce, by minimizing human interference under the e-Commerce environment. In this study, we intend to propose a new negotiation protocol considering the negotiation alternatives through continuous negotiation rounds in relation to an automated negotiation issue whose participants are one to N (seller to buyers). We also present an agent-facilitated negotiation methodology by which negotiation alternative generation process is automated, in consideration of buyer's negotiation attributes and strategies in the negotiation system.
The current class scheduling has difficulties in reflecting students' preferences for the classes that they want to take and forecasting the demands of classes. Also, it is usually a repetitive and tedious work to allocate classes to limited time and cesourres Although many research studios in task allocation and meeting scheduling intend to solve similar problems, they have limitations to be directly applied to the class-scheduling problem. In this paper. a class scheduling system using multi agents-based negotiation is suggested. This system consists of student agents, professor agents and negotiation agents each agent arts in accordance with its respective human user's preference and performs the repetitive and tedious process instead of the user The suggested system utilizes negotiation cost concept to derive coalition in the agent's negotiation. The negotiation cost is derived from users' bidding prices on classes, where each biding price represents a user's preference on a selected class. The experiments were performed to verify the negotiation model in the scheduling system. The result of the experiment showed that it could produce a feasible scheduling solution minimizing the negotiation cost and reflecting the users' performance. The performance of the experiments was evaluated by a class success ratio.
A dynamic supply chain that is composed of many different companies with different rent roles and interests allows free joining and secession. Buyers place orders simultaneously and manufacturers should compete each other for the orders. The purpose of our paper is how to find the optimal formation of supply chain ill a global viewpoint while allowing each member company to pursue his local goal The dynamic nature of supply chain formation causes the variation of cost depending on how many orders a manufacturer would accept. We propose a multi-agent based negotiation protocol that efficiently leads to the formation of optimal supply chain without giving up maximization of the individual profit in multi-agent environment of the make-to-order industry. The goal of the negotiation is to form a supply chain to minimize the overall sum of manufacturers' manufacturing cost, and earliness cost and tardiness cost based on SET model. We compare the negotiation protocol with Branch & Bound method. Finally, the validity and performance of buyer's negotiation has been tested experimentally.
멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent Systems: MAS)에서 에이전트들이 서로 협상하기 위해서 에이전트들은 공통의 에이전트 통신 언어(Agent Communication Language: ACL)를 사용하여야 하며, 일치에 도달할 수 있도록 설계된 협상 프로토콜을 따라야 한다. 그러므로 에이전트는 위의 요구사항들을 수용할 수 있는 적당한 구조를 가져야 한다. 이 논문에서는 예제에 사용되는 간단한 ACL을 정의하고, 이것과 다른 ACL들(FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agents) ACL, KQML(Knowledge Query Manipulation Language))을 간단히 비교한다. 특히, 에이전트를 ALE음 ,소망, 의도, 그리고 협상 라이브러리로 구성된 논리 프로그램으로 표현한다. 마지막으로, 협상 라이브러리에 포함된 계획자(planner)가 행위들의 계획을 어떻게 제공하는가 그리고 ALE음을 어떻게 갱신하는가를 보인다.
본 논문에서는 상거래에 참여한 구매자와 판매자가 협상을 통하여 서로의 이익을 보장하면서 합의를 도출 할 수 있는 협상 에이전트 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 기존의 협상 에이전트 시스템에 기계 학습을 적용함으로써, 학습 에이전트의 도입이 협상의 효율성에 어떤 영향을 미치는지 고찰하고자 하였다. 구매자 및 판매자 에이전트는 상품의 다중 속성을 고려하여 협상을 수행하며, 구매자와 판매자의 이익은 Multi-Attribute Utility Theory를 이용하여 표현하였다. 본 연구에서 제시된 학습 가능한 협상 에이전트는 Faratin이 제안한 협상 시스템의 제안 생성(counter offer) 과정에 인공신경망을 통한 점진적 학습 기업을 추가함으로써 협상의 효율성을 증가시키는데 목적이 있다. 점진적 학습기법을 이용한 협상 에이전트 시스템의 경우, 동일한 협상 조건 하에서 상대방 제안과의 유사도(similarity)를 바탕으로 제안을 생성하는 기존의 다른 협상 에이전트 시스템과 비교하였을 때 좋은 협상 결과를 보여 주었으며, 협상 수행시간에 있어서는 매우 빠른 성능을 보여주었다. 따라서 협상 결과 및 협상 수행 시간을 동시에 고려하였을 때 기존의 협상 시스템에 비하여 효율적인 협상 능력을 보여 주었다.
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.
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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