전자상거래가 급속히 성장함에 따라 인터넷 상에서 인간을 대신하여 작업을 수행하는 에이전트가 활발히 사용되고 있다. 그러나, 현존하는 대부분의 전자상거래 에이전트들은 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 그들은 구매자의 의사결정 행위 및 판매자의 정보 제공 활동을 완전히 지원하지 못하고 있다. 또한 이동 컴퓨팅 (mobile computing) 환경에도 적합하지 않다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점들을 시정한, 개념적 프레임워크에 의거하여 개발된 다중-이동 에이전트 시스템 (MMAS: Multi-Mobile Agents System)을 소개한다. Tokyo IBM외 ASDK(Aglets Software Development Kit)을 사용하여 호텔 예약 분야에 대해 개발된 본 시스템은 상호 작용을 하는 구매자 측 에이전트와 사용자 측 에이전트로 구성되어 있다; 구매자 측 에이전트는 정보를 수집하고 다기준 의사결정 방법을 활용하여 이를 분석함으로써 구매자의 구매 의사결정을 도와주며, 판매자 측 에이전트는 판매자를 대신하여 데이터베이스를 관리하고 실시간 정보를 구매자 측 에이전트에게 제공한다. 본 시스템에서는 다중의 에이전트들이 효율성을 증대시키기 위하여 동시에 분담된 업무를 수행한다. 본 시스템은 위탁받은 작업이 끝나면 사용자들에게 이를 통지를 해주기 때문에 사용자들은 시스템과의 연결을 지속하고 있을 필요가 없다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.73-77
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2001
In this paper, we propose a virtual action system based on information agents, We call the system the MultiHammer, MultiHammer can be used for studying and analyzing online actions. MuiltiHammer provides functions of implement-ing a meta online action site and an experiment environ-ment. We have been using MultiHammer as an experiment as an experiment environment for BiddinBot. BiddingBot aims at assisting users to bid simultaneously in multiple online auctions. In order to bid simultaneously in multiple online auctions. In order to analyze the behavior of BiddngBot, we need to pur-chase a lot of items. It is hard for us to prepare a lot of fund to show usability and advantage of BiddingBot. MultiHam-mer enables us to effectively analyze the behavior of BiddingBot. MultiHammer consists of three types of agents for information collecting data storing and auctioning. Agents for information wrappers. To make agent work as wrarp-pers, we heed to realize software modules for each online action site. Implementing these modules reguires a lot of time and patience. To address this problem, we designed a support mechanism for developing the modules. Agents for data storing record the data gathered by agents for informa-tion collecting. Agents for auctioning provide online services using data recorded by agents for data storing. By recording the activities in auction sites. MultiHammer can recreate any situation and trace auction for experimentation, Users can participate in virtual using the same information in real online auctions. Users also participate in real auc-tions via wrapper agents for information collecting
멀티 에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합된다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트들이 자신의 목적을 위해 행동하기 때문에 에이전트간 충돌이 발생하는 경우에 조정을 통해 협력할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 시스템에서의 에이전트 간 협력 방법에 관한 연구 방법들은 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협동 문제를 올바로 해결할 수 없다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 신경망과 강화학습을 이용하여 목적 패턴을 정확히 결정할 수 없는 복잡하고 동적인 환경하에서 멀티 에이전트의 자동조정 모델을 제안한다. 이를 위해 복잡한 환경과 다양한 행동을 갖는 멀티 에이전트간의 경쟁 실험을 통해 멀티 에이전트들의 행동의 영향을 분석 평가하여 제안한 방법이 타당함을 보였다.
본 연구는 웹 기반 협력학습을 위한 시스템에서 학습자의 학습을 돕기 위한 멀티에이전트간의 통신에 관한 연구이다. 우선, 에이전트 시스템에 대한 전반적인 내용과 특정을 고찰하였고 에이전트 상호간의 통신인 KQML에 대하여 살펴보았다. 또한 협력학습을 위한 에이전트 기반의 시스템 구조와 에이전트간의 상호 통신 방법을 제시하였다. Java 언어를 이용하여 협력학습 시스템을 설계 구현하였으며 실험을 통하여 에이전트간의 통신에 의한 협력학습 시스템의 효율성을 고찰하였다.
Interaction builds up among agents in order to accomplish their goals. Argumentation is important for agent negotiation and interaction. In this paper, we discuss about the framework for multi-agent argumentation and the way multi-agents co-operates between each other. We identify aspects of classical argumentation theory that are suitable and useful for artificial agents.
이 연구는 웹 기반 화상회의 시스템에서 지능적인 에이전트들을 통해 회의 소집에 들이는 노력을 최소화함으로써 여러 참여자들에게 동기적 협력을 보다 편리한 형태로 지원해 주는 시스템에 대해 연구하는 것이다. 이 시스템은 멀티 에이전트 구조를 가지며, 에이전트들 사이의 통신은 KQML을 이용한다. 이것은 시스템에 새로운 에이전트를 추가할 때에 에이전트들 사이의 이형질성을 극복찬 수 있도록 해준다. 이 논문에서는 웹 화상회의 시스템을 위한 멀티 에이전트들의 전체적인 구조를 제안하고, 이들 에이전트돈 사이의 KQML 메시지들의 흐름에 대하여 자세하게 소개한다.
Park, Hyung-Rim;Kim, Hyun-Soo;Hong, Soon-Goo;Park, Young-Jae;Park, Yong-Sung;Kang, Moo-Hong
지능정보연구
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제9권2호
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pp.155-169
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2003
A multi-agent technology has emerged as new paradigms that can flexibly and promptly cope with various environmental changes and complex problems. Accordingly, many studies have been carried out to establish multi-agent systems in an effort to solve dynamic problems in many fields. However, most previous research on the multi-agent frameworks aimed at, on the behalf of a user, exchanging and sharing information among agents, reusing agents, and suggesting job cooperation in order to integrate and assimilate heterogeneous agents. That is, their frameworks mainly focused on the basic functions of general multi-agents. Therefore, they are not suitable to the development of the proper system for a specific field such as a negotiation. The goal of this research is to design a multi-agent framework for the negotiation system that supports the evaluation of the negotiation messages, management of the negotiation messages, and message exchanges among the negotiation agents.
홈 서버와 가정용서비스 로봇, 다양한 Device를 포함하는 홈 네트워크 시스템을 이용하여 가정환경 내에서 발생 가능한 다양하게 분산된 임무들을 수행하는데 있어서 Multi-Agent 시스템을 응용하는 것은 효율적이라고 알려져 있다. 이러한 시스템에서 휴먼 인터페이스와 물리적 서비스 제공의 중추 역할을 하는 것은 바로 지능형 서비스 로봇이다. 따라서, 기존의 Multi Agent System을 응용하여 Multi Agent Robot System을 정의할 수 있다. 가정이라는 'open'된 특성의 환경에서 Multi Agent Robot System이 사용자에게 좀 더 효율적인 서비스를 제공하기 위해서는 존재하는 모든 Agent 간의 유기적인 정보교환과 협력이 필요하다. 이것을 위하여 자율구동하며 사용자에게 물리적 서비스를 제공할 수 있는 다수의 로봇들을 Agent로 정의하고, 로봇 Agent간의 통신과, 로봇 이외의 Agent로써의 역할을 감당할 수 있는 홈 서버 등의 Agent와 로봇 Agent들의 통신을 사용자 interface에 직접 표현할 수 있는 시뮬레이터를 설계, 제시한다.
In this paper, we suggested a methodology that can be used by an agent to learn models of other agents in a multi-agent system. To construct these model, we used influence diagram as a modeling tool. We present a method for learning models of the other agents at the decision nodes, value nodes, and chance nodes in influence diagram. We concentrated on learning of the other agents at the value node by using neural network learning technique. Furthermore, we treated anti-air units in anti-air defense domain as agents in multi. agent system.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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