Enhanced methodologies for process diagnosis and abnormal situation management have been developed for the last two decades. However, there is no single method that always shows better performance over all kinds of diagnostic problems. In this paper, a framework of message-passing, cooperative, intelligent diagnostic agents is presented for improved on-line fault diagnosis through cooperative problem solving of different expertise. A group of diagnostic agents in charge of different process functional perform local diagnoses in parallel; exchange related information with other diagnostic agents; and cooperatively solve the global diagnostic problem of the whole process plant or business units just like human experts would do. For their better understanding, sharing and exchanging of process knowledge and information, we also suggest a way of remodeling processes and protocols, taking into account semantic abstracts of process information and data. The benefits of the suggested multi-agents-based approach are demonstrated by the implementations for solving the diagnostic problems of various chemical processes.
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.
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.
인간의 협동적인 활동에서 협상은 협동적인 행위를 방해할 수 있는 충돌을 해결하는데 중요한 역할을 담당한다. 이를 위해 멀티 에이전트 시스템에서의 협상이 공통의 에이전트 통신 언어를 사용하는 메시지의 교환을 통해 진행한다고 가정한다. 본 논문에서는 자율적이고, 자기 목표에 충실하면, 한정된 자원을 가진 BDI 에이전트를 위한 합리적인 협상 메타 언어를 가정한다. 또한 에이전트의 정신적인 상태에 바탕을 두고 통신하는 BDI 에이전트를 위한 협상 프로토콜을 제안한다.
분산 협동 정보시스템은 분산. 이질적인 정보환경에서 다양한 지식원과 문제 해결 능력 등을 가지면서 이들이 서로 통합되어 사용되는 시스템을 말한다. 이러한 시스템에서는 구성 정보를 서로 활용하고 제어할 수 있는 조정기능이 필요하고 이러한 조정기능의 역할에 따라 전체 시스템의 양태가 다양하게 결정된다. 본 논문에서는 다중에이전트 패러다임을 적용하여 분산 협동 정보시스템의 한 가지 모델을 제시하고 테스트 시스템을 구현해보았다. 제안 시스템은 분산된 구성원을 에이전트화하고 이들 간의 협동을 원활하게 할 수 있도록 조정 에이전트를 사용하고 조정 에이전트를 사용하고 있다. 본 시스템에서 제안된 조정 에이전트는 지식의 세밀도(granularity) 레벨을 이용하여 에이전트 활성화 순서를 조정한다. 즉, 처음에는 단수하면서도 빠른 속도의 지식 형태를 활용하고 그 결과에 따라 좀 더 복잡한 지식 베이스를 활용하도록 하는 것이다. 제안구조는 동일한 주제에 대하여 여러 레벨의 지식원이 존재할 때 이들을 적절히 순서화함으로써 마치 인지과정에서 의식의 초점(focusing)이 자연스럽게 바뀌는 것과 같은 효과를 얻을 수 있을 것이다.
멀티에이전트는 전장 교전 상황, 무인 운송 차량 등 다양한 실제 협동 환경에 사용될 수 있다. 전장 교전 상황에서는 도메인 정보의 제한으로 즉각적인 보상(Dense Reward) 설계의 어려움이 있어 명백한 희소 보상(Sparse Reward)으로 학습되는 상황을 고려해야 한다. 본 논문에서는 전장 교전 상황에서의 아군 에이전트 간 협업 가능성을 확인하며, 희소 보상 환경인 Multi-Robot Warehouse Environment(RWARE)를 활용하여 유사한 문제와 평가 기준을 정의하고, 강화학습 라이브러리인 Ray RLlib의 QMIX 알고리즘을 사용하여 학습 환경을 구성한다. 정의한 문제에 대해 QMIX의 Agent Network를 개선하고 Random Network Distillation(RND)을 적용한다. 이를 통해 에이전트의 부분 관측값에 대한 패턴과 시간 특징을 추출하고, 에이전트의 내적 보상(Intrinsic Reward)을 통해 희소 보상 경험 획득 개선이 가능함을 실험을 통해 확인한다.
In multi robot environment, the action selection strategy is important for the cooperation and coordination of multi agents. However the overlap of actions selected individually by each robot makes the acquisition of cooperation behaviors less efficient. In addition to that, a complex and dynamic environment makes cooperation even more difficult. So in this paper, we propose a control algorithm which enables each robot to determine the action for the effective cooperation in multi-robot system. Here, we propose cooperative algorithm with reinforcement learning to determine the action selection In this paper, when the environment changes, each robot selects an appropriate behavior strategy intelligently. We employ ...
The soccer robot system consists of multi agents, with highly coordinated operation and movements so as to fulfill specific objectives, even under adverse situation. The coordination of the multi-agents is associated with a lot of supplementary work in advance. The associated issues are the position correction, prevention of communication congestion, local information sensing in addition to the need for imitating the human-like decision making. A control structure for soccer robot is designed and several behaviors and actions for a soccer robot are proposed. Variable zone defense as a basic strategy and several special strategies for fouls are applied to SOTY2 team.
It is becoming increasing1y the norm for project teams to be composed of individuals who are geographically distributed but connected by high speed network. In such environments a lot of work related documents are created, so there is real needs for the system that facilitate the effective sharing, maintaining. managing of them. This paper present the system that satisfy this needs, which is known as IDOMA(Intelligent Documents management system based on Multi Agent). IDOMA is the cooperative multi agent based documents management system which has not centralized database.
In this paper we present the multi-agent robot system developed for participating in micro robot soccer tournament. The multi-agent robot system consists of micro robot, a vision system, a host computer and a communication module. Mcro robot are equipped with two mini DC motors with encoders and gearboxes, a R/F receiver, a CPU and infrared sensors for obstacle detection. A vision system is used to recognize the position of the ball and opponent robots, position and orientation of our robots. The vision system is composed of a color CCD camera and a vision processing unit. Host computer is a Pentium PC, and it receives information from the vision system, generates commands for each robot using a robot management algorithm and transmits commands to the robots by the R/F communication module. And in order to achieve a given mission in micro robot soccer game, cooperative behaviors by robots are essential. Cooperative work between individual agents is achieved by the command of host computer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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