We develop the Multi-Mobile-agents system for realizing effective cooperative task processing in the network environment. In this system, agents are separated / fused by the Place and migrated to another computer. A Place can assign agents to other places by agents migration to be flat the time to execute agents’ action. In this paper, the effectiveness of this system is shown by experimental results applying an agent given simple task.
Park, Hyung-Rim;Kim, Hyun-Soo;Hong, Soon-Goo;Park, Young-Jae;Park, Yong-Sung;Kang, Moo-Hong
Proceedings of the KAIS Fall Conference
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2003.11a
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pp.35-41
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2003
A multi-agent technology has emerged as a new paradigm that can flexibly and promptly cope with various environmental changes and complex problems. Accordingly, many researches are being made to establish multi-agent systems in an effort to solve dynamic problems in many fields. However, most previous researches on the multi-agent frameworks aimed at, on behalf of a user, exchanging and sharing information between agents, reusing agents, and suggesting job cooperation in order to integrate and assimilate heterogeneous agents. That is to say, their frameworks mainly focused on the basic functions of general multi-agent. Therefore, they are not suitable to the development of the proper system for a specific field such ,.s a negotiation. In an effort to solve this problem, this research has tried to design a multi-agent framework-base negotiation system, so that for the sake of a user it can evaluate the negotiation messages, manage the negotiation messages, and quickly and exactly exchange messages between negotiation agents. First of all, we have made research on the basic functions hat are necessary in the development of a negotiation system, and then have analyzed the limitations of existing multi-agent frameworks when trying to apply them to a negotiation system. After these efforts, this study suggests a design of multi-agent framework to develop a negotiation system.
Minjae Lee;SeungSoo Jang;Woosung Cho;Janghee Lee;CheolWoo Lee;Song Hyun Kim
Nuclear Engineering and Technology
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v.56
no.1
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pp.92-99
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2024
To minimize the cumulative radiation dose, various path-finding approaches for single agent have been proposed. However, for emergence situations such as nuclear power plant accident, these methods cannot be effectively utilized for evacuating a large number of workers because no multi-agent method is valid to conduct the mission. In this study, a novel algorithm for solving the multi-agent path-finding problem is proposed using the conflict-based search approach and the objective function redefined in terms of the cumulative radiation dose. The proposed method can find multi paths that all agents arrive at the destinations with reducing the overall radiation dose. To verify the proposed method, three problems were defined. In the single-agent problem, the objective function proposed in this study reduces the cumulative dose by 82% compared with that of the shortest distance algorithm in experiment environment of this study. It was also verified in the two multi-agent problems that multi paths with minimized the overall radiation dose, in which all agents can reach the destination without collision, can be found. The method proposed in this study will contribute to establishing evacuation plans for improving the safety of workers in radiation-related facilities.
Electroless plated Ni-Co-P films have been used to suppress the electromagnetic waves from magnetic recording media, and the suppression is known to be achieved with films made with optimized plating composition and plating condition. Effects of complexing agents on the deposition rate and bath stability of Ni-Co-P film were studied using sodium citrate, sodium tartrate and multi-complex agents containing both of them. Deposition of electroless Ni-Co-P platings was dependent upon the complexing agents. Deposition rate was twice when using sodium tartrate compared to that using sodium citrate. And it was slightly slower with multi-complex agents than with sodium tartrate, bath stability being declined in the former. Deposition rate increased with increasing pH until pH 11. Excellent bath stability and good deposition rate were obtained using multi-complex agent as sodium citrate 0.10 mol/L and sodium tartrate 0.15 mol/L in the electroless Ni-Co-P plating films.
Kim, Hyunseok;Kim, Hyunseok;Lee, Donghun;Jang, Ingook
ETRI Journal
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v.43
no.6
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pp.1004-1012
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2021
The collaboration productively interacting between multi-agents has become an emerging issue in real-world applications. In reinforcement learning, multi-agent environments present challenges beyond tractable issues in single-agent settings. This collaborative environment has the following highly complex attributes: sparse rewards for task completion, limited communications between each other, and only partial observations. In particular, adjustments in an agent's action policy result in a nonstationary environment from the other agent's perspective, which causes high variance in the learned policies and prevents the direct use of reinforcement learning approaches. Unexpected social loafing caused by high dispersion makes it difficult for all agents to succeed in collaborative tasks. Therefore, we address a paradox caused by the social loafing to significantly reduce total returns after a certain timestep of multi-agent reinforcement learning. We further demonstrate that the collaborative paradox in multi-agent environments can be avoided by our proposed effective early stop method leveraging a metric for social loafing.
In this paper, we propose a multi-agent system for assisting those who need help in taking objects around him/her. One may imagine this kind of situation when a person is lying in bed and wishes to take an object on a distant table that cannot be reached only by stretching his/her hand. The proposed multi-agent system is composed of three main independent agents; a vision agent, a robot agent, and a pass agent. Once a human expresses his/her intention by pointing to a particular object using his/her hand and a finger, these agents cooperatively bring the object to him/her. Natural communication between a human and the multi-agent system is realized in this way. Performance of the proposed system is demonstrated in an experiment, in which a human intends to take one of the four objects on the floor and the three agents successfully cooperate to find out the object and to bring it to the human.
The most important problems in the multi-agent system are to accomplish a gnat through the efficient coordination of several agents and to prevent collision with other agents. In this paper, we propose a new control strategy for succeeding the goal of a prey pursuit problem efficiently Our control method uses reinforcement learning to control the multi-agent system and consider the distance as well as the space relationship among the agents in the state space of the prey pursuit problem.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.4
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pp.297-303
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2005
In this paper, I developed an intelligent multi agents based softPLC(IMPLC). In IMPLC, the standard IEC 1131-3 PLC languages(LD, SFC, FBD, ST) programmed by a user are converted to IL, which is one of intermediate codes, in order to make them interactions. And then the IL is converted to the standard C code regarding some extension and transplanting, which can be used in a commercial editor such as visual C++. In IMPLC, the logical errors and syntax errors occurred by users are detected, so that the optimal PC control based softPLC can be possible. IMPLC provide easy programming platform to such beginner as well as professionals. The study of code conversion is firstly tried in the world as well as KOREA. I applied IMPLC to 3 steps conveyer belt system. The simulation results say that the debugging steps by IMPLC using multi agents are decreased than the conventional softPLC's.
This paper describes the solution method of Team AIRLAB used to participate in the League of Robot Runners Competition which tackles the problem of Lifelong Multi-agent Pathfinding (MAPF). In lifelong MAPF, multiple agents are tasked to navigate to their respective goal locations where new goals are consecutively revealed once they reach initial goals. The agents need to avoid collisions and deadlock situations while they navigate to perform tasks. Our method consists of (i) Puzzle Heuristics, (ii) MAPF-LNS2, and (iii) RHCR. The Puzzle Heuristics is our own algorithm that generates a compact heuristic table contributing to reduce memory consumption and computation time. MAPF-LNS2 and RHCR are state-of-the-art algorithms for MAPF. By combining these three algorithms, our method can improve the efficiency of paths for all agents significantly.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.1
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pp.39-45
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2007
In this paper, we developed an intelligent web based e-learning system based on multi agents. To do development of the system, we applied an inclination test that is based on the education theory to do grouping the desirable e-learning community. The proposed system, Intelligent Web based e-learning Multi Agent System (IMAS), is used the multi agents paradigm including learning manner by neural network for grouping of e-learning community and a new distributed multi agent framework proposed here.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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