교통문제는 사회시스템이 복잡해짐에 따라 더욱 대처하기 어려운 국면으로 가고 있다. 따라서 교통시스템의 변화 예측도 용이하지 않다. 복잡계(complex system)의 하나로 볼 수 있는 교통시스템을 대처하는데 있어 전통적인 상의하달(上意下達) 접근에 한계가 있음을 부인할 수 없다. 지난 10여년 동안 물리학, 시스템공학, 컴퓨터공학 분야 등 다양한 분야에서 복잡계에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 복잡계의 해석을 위한 새로운 개념과 접근기법들이 도입되고 있는데, 그들 중 에이젠트기반모형(agent-based modelling)은 교통분야에 적용 가능한 매우 흥미를 있는 기법으로 보인다. 본 글에서는 에이젠트기반모형이 무엇이며, 어떻게 사용되고 있으며, 교통분야에서의 적용가능성을 검토하였다. 본 글에서 제시한 에이젠트기반접근은 기존 방법과는 다른 하의상달(下意上達) 방식의 기법이다. 이는 시스템의 개별 구성원인 에이젠트의 행태와 에이젠트간의 상호작응에 초점을 둔다. 에이젠트의 행태와 상호작용의 규칙이 변함에 따라 전 에이젠트시스템에 나타나는 변화를 추적할 수 있다. 오늘날 교통문제의 복잡성은 교통시스템의 더욱 세분화된 하부시스템의 다양화와 상호작용, 그리고 개별 차량 또는 운전자의 행태와 상호작용에서 기인된다고 볼 수 있다. 따라서 에이젠트기반의 접근은 아직 연구는 미흡하지만 복잡한 교통시스템의 운영과 분석에 적용잠재력이 큰 기법으로 판단된다.
본 논문에서는 군집간 제어를 위한 이동용 로봇제작과 로봇의 좌표인식, 방향을 찾기 위하여 GPS(Global Positioning System)수신 모듈과 Bluetooth송 수신기를 사용하였다. 실험에 쓰인 모든 이동용 로봇에 GPS수신기와 Bluetooth 송 수신기를 장착하고, GPS 수신기로부터 받은 blaster-이동로봇의 위치좌표를 Bluetooth통신 영역 내에 있는 모든 이동로봇에게 보내면 각 Slave-이동로봇은 Master이동로봇으로부터 받은 위치 좌표를 이용하여 blaster-이동로봇을 중심으로 상대적인 위치, 거리 유지, 진행방향을 계산한다. Master-이동로봇과 Slave-이동로봇 간의 실시간 통신과 일정거리를 유지함으로써 군집간 제어를 할 수 있다.
Mahdavi, Iraj;Fazlollahtabar, Hamed;Shafieian, S. Hosna;Mahdavi-Amiri, Nezam
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.17
no.1
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pp.141-155
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2010
We develop an intelligent information system in a multilayer electronic supply chain network. Using the internet for supply chain management (SCM) is a key interest for contemporary managers and researchers. It has been realized that the internet can facilitate SCM by making real time information available and enabling collaboration between trading partners. Here, we propose a multi-agent system to analyze the performance of the elements of a supply network based on the attributes of the information flow. Each layer consists of elements which are differentiated by their performance throughout the supply network. The proposed agents measure and record the performance flow of elements considering their web interactions for a dynamic route selection. A dynamic programming approach is applied to determine the optimal route for a customer in the end-user layer.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.11a
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pp.379-390
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2005
In this paper, we introduce a new combinatorial auction mechanism - N-Bilateral Optimized Combinatorial Auction (N-BOCA). N-BOCA is a flexible iterative combinatorial auction model that offers optimized trading for multi-suppliers and multi-purchasers in the supply chain. We design the N-BOCA system from the perspectives of architecture, protocol, and trading strategy. Under the given N-BOCA architecture and protocol, auctioneers and bidders have diverse decision strategies for winner determination. This needs flexible modeling environments. Hence, we propose an optimization modeling agent for bid and auctioneer selection. The agent has the capability to automatic model formulation for Integer Programming modeling. Finally, we show the viability of N-BOCA through prototype and experiments. The results say both higher allocation efficiency and effectiveness compared with I-to-N general combinatorial auction mechanisms.
In this study, the distributed secondary voltage control of islanded microgrids with multi-agent consensus algorithm is investigated. As an alternative to a time-triggered approach, an event-triggered scheme is proposed to reduce the communication load among inverter-based distributed generators (DGs). The proposed aperiodic control scheme reduced unnecessary utilization of limited network bandwidth without degrading control performance. By properly establishing a distributed triggering condition in DG local controller, each inverter is only required to send voltage information when its own event occurs. The compensation of voltage amplitude deviation can be realized, and redundant data exchange related to fixed high sampling rate can be avoided. Therefore, an efficient use of communication infrastructure can be realized, particularly when the system is operating in steady state. The effectiveness of the proposed scheme is verified by simulations on a microgrid test system.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.10-12
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2001
우리들은 현재 엄청난 양과 질의 정보세상에서 생활하고 있다. 때문에 이들 정보들을 보다 효과적으로 활용하고자 하는 것은 당연한 욕심이다. 그 중 대표적인 예로 RPC(Remote Procedure Call)가 있다. 그리고 mobile code를 이용해 새로운 패러다임을 선보이는 Mobile Agent가 있다. 현재 여러 mobile agent 시스템이 Java RMI(Remote Method Call)를 활용하고 있다. 이전의 RPC는 하나의 완전한 객체가 아닌 일반 data만을 네트웍을 통해서 전송할 수 있었으나, Java RMI를 적극 활용하는 mobile agent는 자신이 하나의 객체로 구현되어 네트웍을 통해 목적지 서버로 혹은 다른 호스트로 이동한 후 원격지에서 직접적으로 자기 내부의 메소드를 실행할 수 있다[1,2,3,4]. 이는 사용자의 간섭을 배제한 agent의 자율적이고 독립된 행동을 지원하기 때문에 분산처리분야에서 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 그리고 agent가 적합한 서비스를 제공하는 서버를 효율적이고 정확하게 찾는 것이 무엇보다 중요하다. middle agent가 바로 이런 기능을 가진 모듈이다. 본 논문에서는 효율적인 모빌 에이전트 시스템을 구축하기 위해 서버와 클라이언트와의 상호 연결을 담당하는 새로운 middle agent로서 MiddleMan을 제안하였으며 이것을 이용한 다중 사용방법에 대해서 연구하였다[5].
This paper presents a framework for controlling mobile multiple robots connected by communication networks. This framework provides novel methods to control coordinated systems using mobile agents. The combination of the mobile agent and mobile multiple robots opens a new horizon of efficient use of mobile robot resources. Instead of physical movement of multiple robots, mobile software agents can migrate from one robot to another so that they can minimize energy consumption in aggregation. The imaginary application is making "carts," such as found in large airports, intelligent. Travelers pick up carts at designated points but leave them arbitrary places. It is a considerable task to re-collect them. It is, therefore, desirable that intelligent carts (intelligent robots) draw themselves together automatically. Simple implementation may be making each cart has a designated assembly point, and when they are free, automatically return to those points. It is easy to implement, but some carts have to travel very long way back to their own assembly point, even though it is located close to some other assembly points. It consumes too much unnecessary energy so that the carts have to have expensive batteries. In order to ameliorate the situation, we employ mobile software agents to locate robots scattered in a field, e.g. an airport, and make them autonomously determine their moving behaviors by using a clustering algorithm based on the Ant Colony Optimization (ACO). ACO is the swarm intelligence-based methods, and a multi-agent system that exploit artificial stigmergy for the solution of combinatorial optimization problems. Preliminary experiments have provided a favorable result. In this paper, we focus on the implementation of the controlling mechanism of the multi-robots using the mobile agents.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.4
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pp.809-816
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2010
This paper proposed about a load-balanced multi-agent model in mobile distribution environment to monitor moving patients and to deal with a situation of emergency. This model was designed to have a structure based on distribution framework by expanding a mobile system, and provides healthcare services based on real time situational information on moving patients. In order to overcome the limitation of middleware when we design system, we provided an abstract layer between applications and their base network infrastructure so that balance between QoS requests and network life can be maintained. In addition, clustering was used in cells for the efficient load distribution among multi-agents. By using Clustering FCM, we got optimal resources and had solve about transmission delay.
Electronic commerce system must provide information satisfying customers. To do this, many kinds of studies are being advanced actively about electronic commerce support system using intelligent agent technology. This paper suggests electronic commerce system using intelligent multi agent based on Case base and Log analysis. This system can provide suitable information to customers by using knowledge and traffic and system information analysis.
In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of multi-agent technology. The structure is composed of sixphase agents and one intersection agent. Wireless communication network provides the possibility of the cooperation of agents. As one kind of reinforcement learning, Q-learning is adopted as the algorithm of the control mechanism, which can acquire optical control strategies from delayed reward; furthermore, we adopt dynamic learning method instead of static method, which is more practical. Simulation result indicates that it is more effective than traditional signal system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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