멀티 에이전트 시스템

Multi-agent system
단순 반사 작용제
학습 에이전트

다중 에이전트 시스템(MAS 또는 "자기 조직 시스템")은 여러 개의 상호 작용 지능형 [1]에이전트로 구성된 컴퓨터 시스템입니다.멀티 에이전트 시스템은 개별 에이전트 또는 단일 시스템이 [2]해결하기 어렵거나 불가능한 문제를 해결할 수 있습니다.지능에는 체계적, 기능적, 절차적 접근법, 알고리즘 검색 또는 강화 [3][4]학습이 포함될 수 있습니다.

상당히 중복되지만 멀티 에이전트 시스템이 에이전트 기반 모델(ABM)과 항상 같은 것은 아닙니다.ABM의 목적은 특정 실용적 또는 공학적 문제를 해결하는 것이 아니라 ('지능적'일 필요는 없다) 간단한 규칙에 따르는 에이전트의 집단 행동에 대한 설명적 통찰력을 찾는 것입니다.ABM의 용어는 과학에서, MAS는 공학 및 [5]기술에서 더 자주 사용되는 경향이 있습니다.다중 에이전트 시스템 연구가 적절한 접근방식을 제공할 수 있는 애플리케이션에는 온라인 거래,[6] 재해 대응,[7][8] 대상 감시 및 사회 구조 [10]모델링이 포함됩니다.

개념.

다중 에이전트 시스템은 에이전트와 해당 환경으로 구성됩니다.일반적으로 다중 에이전트 시스템 조사는 소프트웨어 에이전트를 가리킵니다.그러나 다중 에이전트 시스템의 에이전트는 로봇, 인간 또는 인간 팀일 수 있습니다.다중 에이전트 시스템은 결합된 인간-에이전트 팀을 포함할 수 있습니다.

에이전트는 간단한 유형에서 복잡한 유형으로 나눌 수 있습니다.카테고리는 다음과 같습니다.

  • 수동형 에이전트[11] 또는 "목표 없는 에이전트" (심플한 시뮬레이션의 장애물, 애플, 키 등)
  • 단순한[11] 목표를 가진 활성제(무리지어 다니는 새 또는 먹이-프레데이터 모델의 늑대-양치기)
  • 인지 에이전트(복잡한 계산)

에이전트 환경은 다음과 같이 나눌 수 있습니다.

  • 가상
  • 디스크리트
  • 계속되는

에이전트 환경은 접근성(환경에 대한 완전한 정보를 수집할 수 있는지 여부), 결정론(액션이 확실한 영향을 미치는지 여부), 동적(현시점에서 환경에 영향을 미치는 엔티티 수), 불일치(가능한 액션의 수) 등의 특성에 따라 구성될 수도 있습니다.환경은 유한하다, 에피소디시티(특정 기간의 에이전트 동작이 다른 [12]기간에 영향을 미치는지 여부) 및 차원성(공간적 특성이 환경의 중요한 요소이며 에이전트가 [13]의사결정에서 공간을 고려하는지 여부)입니다.에이전트 작업은 일반적으로 적절한 미들웨어를 통해 조정됩니다.이 미들웨어는 멀티 에이전트 시스템을 위한 1등급 설계 추상화를 제공하여 리소스 액세스와 에이전트 [14]조정을 관리할 수 있는 수단을 제공합니다.

특성.

멀티 에이전트 시스템의 에이전트에는 다음과 같은 몇 가지 중요한 [15]특성이 있습니다.

  • Autonomy: 에이전트가 부분적으로 독립적이고 자기 인식적이며 자율적입니다.
  • 로컬 뷰: 에이전트가 전체 글로벌 뷰를 가지고 있지 않거나 시스템이 너무 복잡하여 에이전트가 이러한 지식을 이용할 수 없습니다.
  • 분산: 에이전트가 제어 대상으로 지정되지 않음(또는 시스템이 사실상 단일 시스템으로 [16]축소됨)

자기 조직화 및 자기 방향성

멀티 에이전트 시스템은 모든 에이전트의 개별 전략이 [citation needed]단순한 경우에도 자기 조직화, 자기 방향성 및 기타 제어 패러다임 및 관련된 복잡한 동작을 나타낼 수 있습니다.에이전트가 합의된 언어를 사용하여 지식을 공유할 수 있는 경우, 시스템 통신 프로토콜의 제약 조건 내에서 이 접근방식은 공통적인 개선으로 이어질 수 있습니다.예를 들어 KQML(Knowledge Query Manipulation Language) 또는 ACL(에이전트 통신 언어)이 있습니다.

시스템 패러다임

많은 MAS는 컴퓨터 시뮬레이션에서 구현되며, 개별적인 "시간 단계"를 통해 시스템을 단계화합니다.MAS 컴포넌트는 일반적으로 가중 요구 매트릭스를 사용하여 통신합니다.

속도 - VERY_중요: 최소 = 45mph, 경로 길이 - MEDIUM_ImPORTANCE: 최대 = 60 expected Max = 40, 최대 무게 - 중요하지 않은 계약 우선순위 - 일반

가중치 대응 매트릭스(예:

속도-최소:50, 단 날씨가 맑은 경우에만 경로 길이:25(맑음)/46(비오는 계약 우선도-RECULARGUAL 노트)– 구급차가 이 우선순위를 무시하고 대기해야 합니다.

챌린지-리스폰스-계약 스킴은 MAS 시스템에서 일반적입니다.

  • 먼저 "Who can?" 질문이 배포됩니다.
  • 관련 컴포넌트만 "이 가격이면 가능합니다"라고 응답합니다.
  • 마지막으로 계약이 성립되는데, 보통 양측 간의 몇 가지 짧은 의사소통 단계를 거친다.

또한 다른 구성요소, 진화하는 "변화" 및 구성요소 알고리즘의 제한 세트를 고려합니다.

MAS와 함께 일반적으로 사용되는 또 다른 패러다임은 "페로몬"으로, 구성요소는 근처의 다른 구성요소에 정보를 남긴다.이러한 페로몬은 시간이 지남에 따라 증발/농축될 수 있습니다. 즉, 값이 감소(또는 증가) 수 있습니다.

특성.

MAS는 개입 없이 문제에 대한 최선의 해결책을 찾는 경향이 있습니다.여기에는 물리적 물체가 물리적으로 제약된 세계 내에서 가능한 가장 낮은 에너지에 도달하는 경향이 있는 에너지 최소화 같은 물리적 현상과 높은 유사성이 있습니다.예를 들어, 아침에 대도시에 진입하는 차량의 대부분은 같은 대도시를 저녁에 출발할 수 있게 됩니다.

또한 이 시스템은 주로 구성 요소의 중복성 때문에 결함의 전파를 방지하고 자가 복구 및 내결함성을 유지하는 경향이 있습니다.

조사.

다중 에이전트 시스템에 대한 연구는 "단일 에이전트 [17]및 다중 에이전트 시스템 모두를 위한 정교한 AI 문제 해결 및 제어 아키텍처의 개발과 분석에 관한 것"이다.조사 주제는 다음과 같습니다.

프레임워크

공통 표준(FIPA 및 OMG MASIF[22] 표준 등)을 구현하는 프레임워크가 등장했다.이러한 프레임워크(예: JADE)는 시간을 절약하고 MAS [23]개발 표준화에 도움이 됩니다.

다만, 현재 FIPA나 OMG로부터 적극적으로 유지되고 있는 표준은 없습니다.산업적 맥락에서 소프트웨어 에이전트의 추가 개발을 위한 노력은 IEEE IES 산업 에이전트 [24]기술 위원회에서 이루어지고 있습니다.

적용들

MAS는 학술 연구뿐만 아니라 [25]산업 분야에서도 응용되고 있습니다.MAS는 현실에서 컴퓨터 게임과 같은 그래픽 애플리케이션에 적용됩니다.에이전트 시스템은 [26]필름에 사용되었습니다.자동 및 동적 부하 밸런싱, 높은 확장성 및 자가 복구 네트워크를 실현하기 위해 네트워킹 및 모바일 테크놀로지에서의 사용을 널리 권장하고 있습니다.그들은 공동 방어 시스템을 위해 사용되고 있다.

기타 애플리케이션에는[27] 운송,[28] 물류,[29] 그래픽스, 제조, 전력 시스템,[30] 스마트 그리드[31] 및 GIS가 포함됩니다.

또한 MAI(Multi-agent Systems 인공지능)는 기후, 에너지, 역학, 분쟁 관리, 아동 학대 등의 분야에서 도움이 되는 사회를 시뮬레이션하는 데 사용됩니다.[32]멀티에이전트 시스템 모델을 사용하는 일부 조직에는 모델링 소셜 시스템 센터, 소셜 시뮬레이션 연구 센터, 정책 모델링 센터, Society for Modeling and Simulation International [32]등이 있습니다.Hallerbach 등은 시험 대상 차량의 디지털 트윈과 독립 [33]에이전트를 기반으로 한 미시적 교통 시뮬레이션을 통해 자동 주행 시스템의 개발과 검증을 위한 에이전트 기반 접근법의 적용을 논의했다.Waymo는 자율주행차 [34][35]알고리즘을 테스트하기 위해 멀티에이전트 시뮬레이션 환경 Carcraft를 만들었습니다.운전자, 보행자 및 자동화 차량 간의 교통 상호작용을 시뮬레이션합니다.사람의 행동은 실제 인간 행동의 데이터를 바탕으로 인위적인 에이전트에 의해 모방된다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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