In order to ensure second-order multi-agent systems (MAS) realizing consensus more quickly in a limited time, a new protocol is proposed. In this new protocol, the gradient algorithm of the overall cost function is introduced in the original protocol to enhance the connection between adjacent agents and improve the moving speed of each agent in the MAS. Utilizing Lyapunov stability theory, graph theory and homogeneity theory, sufficient conditions and detailed proof for achieving a finite-time consensus of the MAS are given. Finally, MAS with three following agents and one leading agent is simulated. Moreover, the simulation results indicated that this new protocol could make the system more stable, more robust and convergence faster when compared with other protocols.
본 연구에서는 무선 네트워크 접속기능을 갖춘 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 다중 동적 의사결정지원시스템(Multi-Dynamic Decision Support System in Ubiquitous Computing; UMD-DSS)을 제안한다. 즉 유비쿼터스 컴퓨터환경에서의 의사결정은 다수의 유동 참여자들이 시시각각 변화하는 정보를 기반으로 의사결정자들 개인의 목적과 참여된 집단의 목적을 동시에 만족하는 의사결정을 지원한다. 이를 위해 본 연구에서 제안하는 의사결정지원시스템은 혼합형구조를 이룬다. 개별 의사결정자들의 의사결정을 지원하는 분산형 의사결정지원시스템과 의사결정자가 속한 집단의 목적함수를 최대화를 지원하는 중앙집중형 의사결정 시스템이 혼합된 혼합형 의사결정지원시스템을 제안한다. 혼합형 의사결정지원시스템의 기본 구조는 의사결정에 참여하는 개별에이전트들로부터 인식된 상황정보를 이용한 의사결정프로세스를 관리하는 의사결정프로세서, 다중 에이전트들을 관리하는 다중 에이전트 프로세서 및 의사결정을 위해 필요한 지식을 관리하는 지능적 지식관리 프로세서로 구성된다. 유비쿼터스 컴퓨터 환경에서의 의사결정은 시간과 공간의 제약을 받지 않으며 다중 유동의사결정자의 의사결정을 동시에 할 수 있고, 이러한 의사결정이 의사결정자가 속한 집단의 목적함수를 최대화 할 수 있도록 해야 한다. 이에 적합한 비구조적인 문제인 유풀필먼트(u-Fulfillment)의 특징은 다음과 같다. 의사결정에 참여하는 유동 의사결정자가 다수이며 시시각각으로 변하는 문제에 즉각적인 대응이 요구되고 단기간의 공유된 정보를 활용하여 의미 있는 의사 결정이 요구되는 특징이 있다. 따라서 본 연구에서는 유풀필먼트(u-Fulfillment)를 본 연구의 활용 대상으로 하여 유비쿼터스 다중 동적 의사결정지원시스템을 제안한다.
본 논문에서는 로봇을 하나의 에이전트로 보고 로봇에 필요한 기능-환경인지, 지능, 행동-등을 부-에이전트로 하는 로봇 구조를 제안하였다. 각각의 부 에이전트들은 로봇 기능의 기초단위를 구성하는 마이크로 에이전트로 구성된다. 로봇의 제어 구조는 행위기반 반사행동 제어 형태와 행동 선택 에이전트로 구성되며, 행동 선택 에이전트에서의 행동 선택은 행동 우선순위, 수행성능, 강화학습에 의한 학습기능을 부가하였다. 제시된 로봇 구조는 다중 부-에이전트 구조로 각각의 기능에 대하여 지능을 부여하기 쉬우며 다중 로봇 제어를 위한 새로운 접근 방법이다. 제시된 로봇을 장애물을 회피와 chaotic한 탐색을 목표로 하여 모의실험을 수행하였으며 8bit 마이크로 콘트롤러를 이용하여 제작 실험하였다.
본 논문에서는 신재생에너지원을 포함하는 독립형 마이크로그리드시스템의 멀티에이전트시스템 기반의 분산에너지관리시스템 설계를 위한 통합시뮬레이션 모델을 제안한다. 멀티에이전트기반 분산에너지관리시스템은 일반적인 중앙에너지관리시스템에 비해 여러 장점들을 가지고 있으나 각 상태에 따른 설계가 비교적 복잡하여 기존의 전력시스템 도구를 이용하여 분산 에너지관리시스템을 설계하기에는 많은 어려운 점들이 있었다. 또한 설계된 에너지관리시스템을 실제 시스템에 적용하여 평가하는 것은 비능률적이기 때문에 효과적인 에너지관시스템을 설계하기 위해서는 통합시뮬레이션 모델이 필요하다. 제안된 통합시뮬레이션 모델은 Matlab/Simpowersystem 기반의 마이크로그리드시스템의 시뮬레이션 모델과 이벤트기반의 알고리즘 설계에 많은 장점이 있는 Matlab/StateFlow을 이용하여 설계된 멀티에이전트기반의 분산에너지관리시스템으로 구성되었다. 통합시뮬레이션 모델의 효용성을 보이기 위하여 특정한 동작 조건들에서 제안된 모델의 출력들을 분석하였다.
일치기법은 이웃한 개체 간의 정보교환을 통하여 개체들의 상태를 동일한 상태로 수렴시키는 것이 목적이며 다개체 시스템의 제어를 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 실제 시스템에서는 각 개체의 측정 변수가 서로 다르거나 통신상의 정보 손실이 발생할 수 있고, 통신상의 안정성을 위하여 각 상태에 대한 서로 다른 네트워크를 구성해야 할 수 있다. 또한, 시스템에 존재하는 입력 포화 및 외란으로 인하여 그룹의 불안정성을 야기할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 이종 상태 정보와 입력 포화 및 외란을 고려하여 다개체 시스템의 군집을 위한 PID(Proportional-Integral-Derivative) 기반의 일치 제어 기술을 연구한다. 구체적으로 2차 시스템으로 모델링된 다중 추종 개체들과 단일 리더 개체를 고려하였고, 오차 시스템의 안정성 판별을 통하여 일치를 달성하기 위한 조건을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 위치 그래프의 연결성만 보장된다면 일치를 달성할 수 있음을 확인하였고, 일치 알고리즘을 확장하여 다개체 시스템에 대한 편대 제어 문제를 연구하였다. 마지막으로 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하였다.
Effective tools which can alleviate the complexity and computational load problem in collision-free motion planning for multi-agent system have steadily been demanded in robotics field. To reduce the complexity, the extended collision map (ECM) which adopts decoupled approach and prioritization is already proposed. In ECM, the collision regions which represent the potential collision of robots are calculated using the computational power; the complexity problem is not resolved completely. In this paper, we propose a mathematical analysis of the extended collision map; as a result, we formulate the collision region as an equation with 5-8 variables. For mathematical analysis, we introduce realistic assumptions as follows; the path of each robot can be approximated to a straight line or an arc and every robot moves with uniform velocity or constant acceleration near the intersection between paths. Our result reduces the computational complexity in comparison with the previous result without losing optimality, because we use simple but exact equations of the collision regions. This result can be widely applicable to coordinated multi-agent motion planning.
We develop a simulation method that affords very high variability of virtual pedagogical situations involving many independent plans, still achieves authoring (or implementation) scalability. While each individual plan would be coherently drawn up by an agent for its respective goal, those independently-made plans might be coincidentally intertwined in their execution. The inevitable non-determinism involved in this multi-event plan encompassing pre-planned and unforeseen events is resolved by (multi-phase) dynamic planning and articulated sequencing of events in contrast to static planning and monolithic authoring in conventional narrative systems. Connections between events are dictated by their associated rules and their actual connections are dynamically determined in execution time by current conditions of background-world. This unified connection scheme across pre-planned and unforeseen events allows a multi-plan, multi-agent situation to be coherently planned and executed in a global scale. To further the variability of a situation, the inter-event coupling is made in a fine level of action along with a limited episteme of each agent involved. We confirm analytically the viability of our approach with respect to the situation variability and authoring scalability, and demonstrate its practicality with an implementation of a composite situation.
Physicians, in order to study the causes of cancer, detect cancer earlier, prevent or determine the effectiveness of treatment, and specify the reasons for the treatment ineffectiveness, need to access accurate, comprehensive, and timely cancer data. The cancer care environment has become more complex because of the need for coordination and communication among health care professionals with different skills in a variety of roles and the existence of large amounts of data with various formats. The goals of health care systems in such a complex environment are correct health data management, providing appropriate information needs of users to enhance the integrity and quality of health care, timely access to accurate information and reducing medical errors. These roles in new systems with use of agents efficiently perform well. Because of the potential capability of agent systems to solve complex and dynamic health problems, health care system, in order to gain full advantage of E- health, steps must be taken to make use of this technology. Multi-agent systems have effective roles in health service quality improvement especially in telemedicine, emergency situations and management of chronic diseases such as cancer. In the design and implementation of agent based systems, planning items such as information confidentiality and privacy, architecture, communication standards, ethical and legal aspects, identification opportunities and barriers should be considered. It should be noted that usage of agent systems only with a technical view is associated with many problems such as lack of user acceptance. The aim of this commentary is to survey applications, opportunities and barriers of this new artificial intelligence tool for cancer care information as an approach to improve cancer care management.
대부분의 에이전트는 그들이 생성될 때 자신이 수행하는 작업에 대한 계획을 갖고 있다. 이러한 에이전트들이 모여 멀티 에이전트 시스템을 이룰 경우 하나의 복잡한 작업을 수행하기 위해 미리 정의된 각 에이전트의 계획을 그대로 사용하게 되면 각 계획 규칙 사이의 연관성 등을 고려하지 못하기 때문에 시스템의 작업 처리 효율성이 떨어진다. 이를 해결하기 위해서는 에이전트가 갖고 있는 독자적인 계획을 통합하는 것이 요구된다. 이러한 계획의 통합은 미리 정의된 각 에이전트의 계획 사이의 관계를 파악하여 병렬적인 작업 수행을 가능하게 한다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 시스템을 이루는 에이전트들이 자신의 작업 수행을 위한 계획을 갖고 있다는 가정 하에 하나의 큰 작업을 효율적으로 처리하기 위해 에이전트들의 계획을 네트워크 형태로 표현하고 이를 통합하여 작업을 수행하는 방법을 제시한다. 이 방법은 기존의 연구들이 다루고 있는 계획 순서 등과 관련된 에이전트 조정 문제를 자연스럽게 해결할 뿐만 아니라 다른 계획에 영향을 미치지 않는 각 에이전트의 독자적인 계획을 병렬로 수행시켜 작업 처리 시간을 단축시키는 효과를 낸다.
There is no agreed definition of intelligence. The ability to adapt to the environments is a kind of intelligence. Expert functionally recognize environment using their five senses, and acquire and memorize knowledge necessary for operating machines. Knowledge that they cannot acquire directly is acquired in indirect ways. The purpose of intelligence machines is applying to machines experts' knowledge acquisition process and their skills in operating machine. An agent is an autonomous process that recognizes external environment, exchanges knowledge with external machines and performs an autonomous decision-making function in order to achieve common goals. This paper describes agent application for intelligence machine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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