• 산업경영시스템학회지
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• 제32권1호
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• pp.72-78
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• 2009

This paper considers a multiagent scheduling problem under public information where a machine is shared by multiple agents. Each agent has a local objective among the minimization of total completion time and the minimization of maximum. In this problem, it is assumed that scheduling information is public. Therefore an agent can access to complete information of other agents and pursue efficient schedules in a centralized manner. We propose an enumeration scheme to find Pareto optimal schedules and a multiobjective genetic algorithm as a heuristic approach. Experimental results indicate that the proposed genetic algorithm yields close-to Pareto optimal solution under a variety of experimental conditions.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.87-94
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• 2007

분산 인공지능 기법들은 기존의 처리되지 못했던 많은 복잡한 문제들을 모델링하여 해결할 수 있도록 하고 있다. 특히 지능형 에이전트 기법은 분산 처리 환경 하에서 프로세스들 간의 각기 다른 문제 해결 능력들을 공유하도록 하는 방법들을 제공함으로써 효율적인 방법론이 될 수 있음을 증명하고 있다. 본 논문에서는 분산 환경의 스케줄링 문제에 에이전트 기법을 적용하여 문제를 해결하는 멀티에이전트 기반의 스케줄링 시스템 모델을 제안하고자 한다. 특히 멀티에이전트 스케줄링 시스템에 CSP 기법을 응용하여 모델링함으로써 효율적인 스케줄링이 이루어지도록 한다. 제안하는 모델에서는 스케줄링 문제를 제약조건에 따라 부문제들로 분할하고 부문제들에 대해서 분산되어 있는 각각의 에이전트가 자체적인 CSP 해결 기에 의해 해를 구하도록 한다. 본 논문에서는 제안하는 모델의 사례 연구로써 회의일정 스케줄링 문제를 통해 CSP의 모델링과 멀티에이전트 시스템을 이용한 문제해결 기법을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.156-163
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• 2004

이 논문에서는 다수의 에이전트, 외부 자원, 처리 작업이 존재하는 멀티에이전트 시스템 환경에서의 작업 처리를 위한 조정 협동 기법에 대해 기술한다. 에이전트는 특정 작업들을 실행할 수 있고, 외부 자원은 하나의 에이전트에 의해 사용되거나 여러 에이전트에 의해 공유될 수 있다. 작업은 에이전트에 의해 실행될 수 있는 여러 개의 부작업들로 구성된다. 여러 에이전트가 동일한 부작업을 실행할 수 있지만, 어떤 에이전트가 수행하느냐에 따라 비용이 달라질 수 있다. 따라서, 효율적인 작업 처리를 위해서는, 부작업을 적절한 에이전트에 할당하는 것과 각 에이전트에 할당된 부작업들에 대한 실행 순서를 정하는 스케줄링과 같은 에이전트 조정 작업이 필요하다. 이 논문에서는 이러한 멀티에이전트 시스템 환경에서의 작업처리를 위한 유전알고리즘(genetic algorithm) 기반의 조정 협동 기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안한 기법이 유용한 멀티에이전트 시스템 조정 협동 방법임을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.324-329
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• 2004

에이전트에서 수행할 수 있는 작업들에 대한 처리시간이 실제 작업 전에는 퍼지값으로만 주어지고, 실제 작업이 수행될 때야 작업 시간이 결정되는 다중 에이전트 시스템에 대해서 작업을 에이전트들에 할당하고 스케쥴링하는 작업조정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 두 단계의 유전자 알고리즘으로 구성되는데, 상위 단계의 유전자 알고리즘에서는 작업들을 적합한 에이전트에 할당하는 역할을 하고, 하위 단계의 유전자 알고리즘은 첫 번째 유전자 알고리즘의 제시하는 작업 할당 방법에 가장 적합한 작업 스케쥴을 탐색하는 역할을 한다. 이 논문에서는 제안한 유전자 알고리즘 기반 작업 조정 방법을 소개한 다음, 에이전트가 고장 등으로 동작할 수 있는 장애가 발생할 때 처리하는 기법을 소개하고, 제안한 방법을 구현하여 실험한 결과를 보인다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1997년도 추계학술대회 논문집
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• pp.154-158
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• 1997

This paper proposes a new resource allocation system where overall performance can be improved using production smoothing method. In economic point of view, market price is determined by the market mechanism that is subject to the law of demand and supply. Similarly, agents determine whether to allocate tasks to machines by profit and loss or not. In existing resource allocation system, tasks are exclusively allocated to agents with better manufacturing conditions, because they are evaluated by the only currency. But in the proposed resource allocation system, agents are evaluated by not only a currency but also machine specifications. Hereby, the production smoothing is achieved and we expect to improve system performance In this study, we propose a resource allocation system with consideration of Production Smoothing.