기존의 인터넷 망 관리에 사용되는 SNMP(Simple Network Management Protocol)는 망 관리 정보 수집을 위한 폴링과 이에 대한 응답 트래픽으로 관리자 시스템(Management System)이 관리하는 피관리 시스템(Agent System)이 많아지면 망의 과부하를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 기존의 SNMP에서 사용하는 폴링 방법을 개선하여 피관리 시스템이 많은 경우에 망의 과부하를 줄일 수 있는 그룹 폴링 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 피관리 시스템들을 그룹으로 나누어 정보를 수집하는 방식으로, 기존의 방식에 비해 응답 지연시간과 통신 부하가 줄어서 피관리 시스템의 수가 많은 경우나 폴링 횟수가 많은 경우, 제안된 그룹 폴링 방법을 이용하는 것이 효율적이었다.
다중 에이전트 시스템에 대한 연구는 최근 다양한 분야에서 활성화 되고 있으며, 복잡한 시스템의 제어 및 최적화에 관한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 게임 환경에서의 NPC(Non-Player Character) 시뮬레이션을 위한 다중 에이전트 시스템을 개발한다. 시스템 개발의 목적은 동적 이산사건 영역의 상황을 추론하여 신속하고 정확한 판단을 제공하고 에이전트 시스템의 최적화 과정을 보다 손쉽게 도와주는데 있다. 이를 위한 에이전트 시스템의 기본 모델은 페트리넷을 활용하여 구조를 단순화 하고 퍼지 추론엔진을 사용하여 다양한 상황을 결정할 수 있도록 하였다. 본 연구 시스템의 실험은 NPC간의 가상 전장 상황을 묘사하며, 퍼지 규칙이 적용된 에이전트와 유한 상태 기계로 구현된 NPC를 시뮬레이션 하여 에이전트의 승률과 생존율을 산출하였다. 실험 결과 퍼지 규칙 기반 에이전트의 승률과 생존율이 유한 상태 기계로 구현된 NPC보다 더 높은 것으로 나타났다.
홈네트워크 시스템의 본격적인 보급과 함께 가정용서비스 로봇의 최근 연구 성과들은 인간과 지능로봇이 가정에 공존하며 서로 의사소통을 할 수 있는 시대가 가까운 미래에 현실화 될 수 있음을 보여주고 있다. 그러나 가정의 환경적인 특징은 open되어 있기 때문에 그러한 환경에 적응하고 주어진 임무를 수행하는 데는 단일 로봇 또는 단일 홈서버 보다는 로봇을 포함하는 홈네트워크 시스템 내의 여러 장치들이 어울려 분산처리를 수행하는 multi-agent 시스템이 일반적으로 더 좋다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 홈네트워크 시스템 환경에서 가정에서 필요한 agent들을 정의하기 위한 framework 모델을 구축하고 각 agent 간의 통신 protocol architecture를 제시한다. 또한 로봇 또는 홈서버의 단일 지능이나 기능보다는 그 안에 존재하는 복수개의 agent instance들의 집합으로 agent를 정의하고 각 agent 내외에서 agent들 사이의 협력(cooperation)과 (타협)negotiation을 통해 환경과 적응하는 방법 및 사람과 교감(interactive)하는 방법을 제시한다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권2호
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pp.125-131
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2005
Service restoration is one of the most important missions in distribution system operation. This paper proposes a multi-agent system approach to distribution system restoration. Every relay is developed as an agent by adding its own intelligent, self-tuning and communication ability. The relay agent independently calculates and corrects its restoration index through communication with neighboring agents and its own intelligence. The proposed algorithm is applied to a simple network to demonstrate its soundness and effectiveness.
Due to recent growing interest in autonomous software agents and their potential application in areas such as electronic commerce, the autonomous negotiation become more important. Evidence from both theoretical analysis and observations of human interactions suggests that if decision makers have prior information on opponents and furthermore learn the behaviors of other agents from interaction, the overall payoff would increase. We propose a new methodology for a strategy finding process using data mining in autonomous negotiation system; ANSIA(Autonomous Negotiation System using Intelligent Agent). ANSIA is a strategy based negotiation system. The framework of ANSIA consists of three component layers; 1) search agent layer, 2) data mining agent layer and 3) negotiation agent layer. ANSIA is motivated by providing a computational framework for negotiation and by defining a strategy finding model with an autonomous negotiation process.
A service restoration is one of the most important missions in distribution system operation. This paper proposes a multi-agent system approach to distribution system restoration. Every relay is developed as an agent by adding its own intelligent, self-tuning and communication ability. Relay agent calculates and corrects its restoration index by itself through communication with neighboring agents and its own intelligence. The proposed algorithm is applied to a simple network to show how to calculate restoration index. Keywords Multi-Agent System, Service Restoration, Distribution Networks
Intelligent agent is to decide what customers need on the internet and offer them accurate information. In this paper, the system which can recommend the tourism items in terms of customer‘s needs is proposed by appling the intelligent agent to railway tourism system. Most of previous agents are focused on price. But, this study proposes the Railway tourism system which offers each customer the best suitable information based on quality of information and reputation. The customer's needs are analyzed through intelligent agent and the information which is suitable for customer's needs is obtained the Artificial Neural Network Model.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권3호
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pp.181-188
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2022
An intelligent distributed multi-agent system (IDMS) using reinforcement learning (RL) is a challenging and intricate problem in which single or multiple agent(s) aim to achieve their specific goals (sub-goal and final goal), where they move their states in a complex and cluttered environment. The environment provided by the IDMS provides a cumulative optimal reward for each action based on the policy of the learning process. Most actions involve interacting with a given IDMS environment; therefore, it can provide the following elements: a starting agent state, multiple obstacles, agent goals, and a cluttered index. The reward in the environment is also reflected by RL-based agents, in which agents can move randomly or intelligently to reach their respective goals, to improve the agent learning performance. We extend different cases of intelligent multi-agent systems from our previous works: (a) a proposed environment-clutter-based-index for agent sub-goal selection and analysis of its effect, and (b) a newly proposed RL reward scheme based on the environmental clutter-index to identify and analyze the prerequisites and conditions for improving the overall system.
In this paper, we propose a new framework based on negotiatory mobile multi agent system, and implement a mobile multi agent environment based on DECAF(Distributed Environment-Centered Agent Framework) which is one of the distributed agent development toolkit so as to implement a new PDS(Personal Digital Library System). The new framework has some optimality and higher performance in distributed environments.
본 논문에서는 SNMP를 이용한 Nerwork Management System(NMS)이 Network을 사용하는 Application에 영향을 주지 않도록 하는 Polling 전략과 Model을 설계하였다. 제안된 System은 Network의 각 Client 정보를 처리하는 Agent와 Data 수집 및 제어를 담당하는 Server로 구성된다. Agent는 SNMP Agent 부분과 Network 상태를 Monitoring 하는 SubManager로 구성되어, Server는 SNMP Agent와의 Polling 및 Polling 정책을 결정하는 부분으로 구성된다. 제안 Model은 SNMP를 이용한 NMS를 도입할 경우, 기존 Network Service에 영향을 주지 않도록 하는 것이 목적이다. 제안된 System에 대한 성능평가를 위해 실존하는 Network을 대상으로 SNMP의 Polling 및 Service의 부하량을 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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