Q-learning is a recent reinforcement learning algorithm that does not need a modeling of environment and it is a suitable approach to learn behaviors for autonomous agents. But when it is applied to multi-agent learning with many I/O states, it is usually too complex and slow. To overcome this problem in the multi-agent learning system, we propose the successive Q-learning algorithm. Successive Q-learning algorithm divides state-action pairs, which agents can have, into several Q-functions, so it can reduce complexity and calculation amounts. This algorithm is suitable for multi-agent learning in a dynamically changing environment. The proposed successive Q-learning algorithm is applied to the prey-predator problem with the one-prey and two-predators, and its effectiveness is verified from the efficient avoidance ability of the prey agent.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권3호
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pp.167-173
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2019
This study investigates the problem of leader-following consensus for multi-agent systems with output saturations. This study assumes that the agents are described as a neutrally stable system, and the leader agent generates the bounded trajectory within the saturation level. Then, the objective of the leader-following consensus is to track the trajectory of the leader by exchanging information with neighbors. To solve this problem, we propose an observer-based distributed consensus algorithm. Then, we provide a consensus analysis by applying the Lyapunov stability theorem and LaSalle's invariance principle. The result shows that the agents achieve the leader-following consensus in a global sense. Moreover, we can achieve the consensus by choosing any positive control gain. Finally, we perform a numerical simulation to demonstrate the validity of the proposed algorithm.
The validity of simulation has been well-established for decades in areas such as computer and communication system. Recently, the technique has become entrenched in specific areas such as transportation and traffic forecasting. Several methods have been proposed for investigating complex traffic flows. However, the dynamics of vehicles and their driver's characteristics, even though it is known that they are important factors for any traffic flow analysis, have never been considered sufficiently. In this paper, the traffic simulation using a multi-agent approach with considering vehicle dynamics is proposed. The multi-agent system is constructed with the traffic environment and the agents of vehicle and driver. The traffic environment consists of multi-lane roads, nodes, virtual lanes, and signals. To ensure the fast calculation, the agents are performed on the based of the rules to regulate their behaviors. The communication frameworks are proposed for the agents to share the information of vehicles' velocity and position. The model of a driver agent which controls a vehicle agent is described in the companion paper. The vehicle model contains the nonlinear subcomponents of engine, torque converter, automatic transmission, and wheels. The simulation has proceeded for an interrupted and uninterrupted flow model. The result has shown that the driver agent performs human-like behavior ranging from slow and careful to fast and aggressive driving behavior, and that the change of the traffic state is closely related with the distance and the signal delay between intersections. The system developed shows the effectiveness and the practical usefulness of the traffic simulation.
급속한 정보통신의 발달은 인간의 삶에 직접적인 영향을 끼치는 단계에 접어들게 되었다. 기존의 컴퓨팅은 사용자의 요청에 근거하여 동작하지만 유비쿼터스 컴퓨팅은 사용자의 의향과 상황을 인지해 능동적으로 목표를 설정하고 협력을 통하여 업무를 수행하게 된다. 앞으로 다가올 새로운 컴퓨팅 환경에서 주된 역할을 하게 될 개체인 에이전트와 이들이 상호 협력하는 기반구조인 다중 에이전트 시스템에 관하여 활발히 연구가 진행 중이다. 본고에선 다중 에이전트 시스템에서의 의미적 상호 운용성을 보장하고 지적활동의 중심적 자료구조가 될 온톨로지와 온톨로지를 효율적으로 관리하는 저장소에 관한 요구사항과 구조를 제시한다. 또한 분산적으로 관리 되는 온톨로지 저장소와 다중 에이전트 환경에서 일반적인 온톨로지 저장소 사용을 위한 온톨로지 에이전트를 제시한다.
실시간 전략 시뮬레이션 게임에서 각각의 팀은 다수의 에이전트로 구성하고 상태 팀을 이기기 위한 전략을 수행한다. 전략은 팀에 속한 에이전트들의 협력을 필요로 하며 이를 위해서는 다중 에이전트 시스템이 필요하다. 다중 에이전트 시스템의 의사 결정방법 중에서 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 조정 에이전트를 사용해서 팀을 위한 작업을 선택한다. 비 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 에이전트가 각각 주체가 되어서 다른 에이전트와 의사소통을 하기 때문에 비용이 많이 든다. 본 논문에서는 조정 에이전트를 사용할 때 다수의 에이전트를 그룹으로 관리하는 방법, 경매 시스템을 사용해서 에이전트에게 작업을 할당하는 방법 그리고 할당한 작업 중에서 수행에 실패한 작업은 다른 에이전트에게 다시 할당방법을 제안한다. 실험에서는 스타크래프트 게임에서 제안한 시스템을 적용할 때 공격력과 방어력이 향상되는 것을 볼 수 있었다. 제안한 방법을 사용한 에이전트의 팀 승리 비율은 8대 2로 높아졌다.
여러 종류의 기존의 다중 에이전트 프레임웍들(multi-agent frameworks)이 에이전트의 지적인 능력의 표현을 위하여 고수준의 지식 표현 언어를 지원한다. 하지만 그들의 에이전트 프로그래밍 인터페이스는 지식 표현 언어 뿐 아니라 어떤 다른 범용의 프로그래밍 언어들의 사용을 요구한다. 일반적으로 고수준 지식 표현 언어와 범용의 프로그래밍 언어간에는 언어의 수준 및 자료 표현 모델에 있어서 상당한 차이가 있으며, 그런 차이는 지능형 에이전트의 개발에 필요한 요소들의 결합에 관련된 문제점들을 발생시킨다. 본 논문은 그런 문제점들의 극복을 위해 개발한 새로운 유형의 지능형 에이전트 쉘 INAS(INtelligent Agent Shell) 버전 2에 대한 것이다. 지능형 에이전트의 개발을 위하여 고수준의 지식 표현 언어와 범용 프로그래밍 언어를 결합하여 사용해야 하는 기존의 에이전트 프레임웍들과 달리 INAS 버전 2는 그 자체만으로 에이전트들을 구축할 수 있는 고수준의 통합 에이전트 구축 언어를 지원한다. 따라서 INAS 버전 2를 사용한 지능형 에이전트의 개발은 지능형 에이전트의 개발에 필요한 요소들의 결합에 관련된 기존의 에이전트 프레임웍들의 문제점들을 겪지 않는다. 몇 종류의 지능형 에이전트들의 개발을 통하여 INAS 버전 2의 통합 에이전트 구축 언어가 지능형 에이전트들의 개발에 효과적 임을 경험할 수 있었다.
Dental ceramics exhibit excellent esthetic property, compressive strength, chemical durability, biocompatibility and translucency. This study evaluated the shear bond strength of composite resin to the new heat-pressed ceramic material (IPS-Empress System) depending on the surface treatments and bonding agents. The surface treatments were etching with 4.0% hydrofluoric acid, application of silane, and the combination of the two methods. Composite resin was bonded to ceramic with four kinds of dentin bonding agents(All-Bond 2, Heliobond, Scotch bond Multi-purpose and Tenure bonding agents). The ceramic specimen bonded with composite resin was mounted in the testing jig, and the universal testing machine(Zwick 020, Germany) was used to measure the shear bond strength with the cross head speed of 0.5 mm/min. The results obtained were as follows 1. The mean shear bond strength of the specimens of which the ceramic surface was treated with the combination of hydrofluoric acid and silane before bonding composite resin was significantly higher than those of the other surface treatment groups(p<0.05). 2. In the case of All-Bond 2 and Scotchbond Multi-purpose bonding agent group, the surface treatment methods did not influenced significantly on the shear bond(p>0.05). 3. Of the four bonding agents tested, the shear bond strength of Heliobond was significantly lower than those of other bonding agents regardless of the surface treatment methods(p<0.05). 4. The highest shear bond strength($12.55{\pm}1.92$ MPa) was obtained with Scotchbond Multipurpose preceded by the ceramic surface treatment with the combination of 4% hydrofluoric acid and silane.
We proposed a conceptual design of the web-based agent model for global supply chain management(GSCM), where agents representing autonomous operational units, such as suppliers, factories, distribution center and customers, cooperate and are coordinated through the information exchange. The agent model assumed the hierarchical federated system. In the federated system, the agents of the same region are grouped and linked to the region-specific facilitator only through which communication between agents is allowed. The facilitator is responsible for monitoring and controlling the conversations consisting of the message flows across the agents. A web-based user presentation was also designed so that human users could involve in collaborative settings into the GSCM multi-agent system. In the conversation protocols which allow for complex coordinated behavior among agents, the KQML was extended to represent the messages. A GSCM scenario where the supply chain is formed upon customer order and supply decision is made was used to demonstrate the dynamics of the conversation protocols.
본 논문에서는 입력 포화가 존재하는 다중 에이전트 시스템의 봉쇄제어 문제를 다룬다. 봉쇄제어의 목표는 추종 에이전트들을 리더 에이전트들에 의해 형성된 convex hull 안으로 몰아넣음으로써 군집 행동을 얻는 것이다. 본 논문에서는 일정한 속도로 움직이는 리더 에이전트들을 고려한다. 움직이는 리더들을 고려한 봉쇄 문제를 해결하기 위하여 PI기반의 분산제어 알고리즘을 제안한다. 다음으로 추종 에이전트들의 목표 위치로의 수렴성을 해석한다. 구체적으로 포화 비선형성을 고려하기 위하여 적분 형태의 리아프노프 함수를 적용한다. 그리고 Lasalle's Invariance Principle을 기반으로 임의의 상수 이득들에 대하여 오차 상태들의 점근적 수렴성을 보인다. 마지막으로 고정된 리더들과 일정한 속도로 움직이는 리더들을 고려한 시뮬레이션을 진행하여 이론적 결과를 검증하였다.
본 논문에서는 멀티 에이전트 모델에서 각 에이전트의 협력 방법을 제안하고 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 MA(Mobile Agent)의 노드 이주 알고리즘을 제시한다. 멀티 에이전트의 협력은 에이전트 시스템의 안정성과 분산 환경에서의 정보 검색의 신뢰성을 향상시킨다. 이러한 멀티 에이전트의 중요한 구성 요소 중, 네이밍 에이전트는 상호 에이전트를 식별하고 특정 객체를 참조하도록 에이전트 이름을 지원하며, 각 에이전트는 이러한 고유의 이름으로서 특정 객체를 참조한다. 또한 네이밍 에이전트는 에이전트 특성에 따라 SPA(Server Push Agent), CPA(Client Push Agent) 및 SPA(Server Push Agent) 등으로 각 에이전트를 분류하여 네이밍 서비스를 통합하고 관리하는 역할을 수행하며, 특정 MA에 노드 이주 정보를 제공하게 된다. 그러므로 MA의 노드 이주 시 적중 문건의 수, 적중률, 노드 처리 시간 및 네트워크 지연시간에 따른 우선순위를 부여하여 노드 이주의 효율성을 높일 수 있는 방안이 요구된다. 따라서 본 논문은 통합된 네이밍 서비스를 위한 네이밍 에이전트를 설계하고 적중 문건의 수, 적중률 및 탐색 문건의 수 등으로 구성된 메타데이터 구조를 보인 후, 멀티 에이전트의 협력을 통한 메타데이터의 생성과 갱신 및 적중 문건의 수에 따른 노드 이주 방법을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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