근래에 진화 연산을 활용한 교섭 게임의 분석은 게임 이론 분야에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 본 논문은 교섭 게임에서 진화 연산을 사용하여 이기종 인공 에이전트 간의 상호 작용 및 공진화 과정을 조사하였다. 교섭게임에 참여하는 진화전략 에이전트들로서 유전자 알고리즘(GA), 입자군집최적화(PSO) 및 차분진화알고리즘(DE) 3종류를 사용하였다. GA-agent, PSO-agent 및 DE-agent의 3가지 인공 에이전트들 간의 공진화 실험을 통해 교섭게임에서 가장 성능이 우수한 진화 계산 에이전트가 무엇인지 관찰 실험하였다. 시뮬레이션 실험결과, PSO-agent가 가장 성능이 우수하고 그 다음이 GA-agent이며 DE-agent가 가장 성능이 좋지 않다는 것을 확인하였다. PSO-agent가 교섭 게임에서 성능이 가장 우수한 이유를 이해하기 위해서 게임 완료 후 인공 에이전트 전략들을 관찰하였다. PSO-agent는 거래 실패로 인해 보수를 얻지 못하는 것을 감수하고서라도 가급적 많은 보수를 얻기 위한 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였으며, 반면에 GA-agent와 DE-agent는 소량의 보수를 얻더라도 거래를 성공시키는 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였다.
The purpose of this study was to investigate the bloating mechanism of artificial lightweight aggregates with different sizes (ESA, effective surface area). Aggregates were produced using hard clay, stone sludge, and a bloating agent in order to observe the effect of the gradation of the artificial lightweight aggregates. Kerosene and amorphous carbon were used as bloating agent. The particle size of the produced aggregate ranged from 3 mm to 9 mm. With regard to the amount of bloating agent to be used, 2 ~ 6 parts by weight were used. The specific gravity, absorption rate, and the type of aggregates produced by rapid sintering at $1075{\sim}1200^{\circ}C$ were determined. Microstructures were observed. When ESA had a value of 1 or below, kerosene, which has a high burning rate, was found to be advantageous for use as a bloating agent. When ESA had a value of 1 or above, carbon, which has a relatively low burning rate was found to be an advantageous bloating agent. It is thought that kerosene is more advantageous, as ESA decreases, for the production of aggregates having low water absorption rate.
This study investigated the properties of lightweight foamed concrete by using synthetic foaming agent and artificial lightweight aggregate. The effects of artificial lightweight sizes on the compressive strength, density and pore structure of the concrete were investigated. The samples were assessed by MIP analysis and simultaneous SEM was used to study their pore distribution. This study showed the improvement of important properties of lightweight foamed concrete. Lower pore distribution and correspondingly higher compressive strength values were reached. This is for the purpose of providing basic data for the use of lightweight foamed concrete through improvement on the problem such as unstability, falling in fluidity and the strength of existed foaming agent.
In Efforts to prevent CFIT accidents so far, have been emphasizing various education measures to minimize the occurrence of human errors, as well as enforcement measures. However, current engineering measures remain in a system (TAWS) that gives warnings before colliding with ground or obstacles, and even actual automatic avoidance maneuvers are not implemented, which has limitations that cannot prevent accidents caused by human error. Currently, various attempts are being made to apply machine learning-based artificial intelligence agent technologies to the aviation safety field. In this paper, we propose a deep reinforcement learning-based artificial intelligence agent that can recognize CFIT situations and control aircraft to avoid them in the simulation environment. It also describes the composition of the learning environment, process, and results, and finally the experimental results using the learned agent. In the future, if the results of this study are expanded to learn the horizontal and vertical terrain radar detection information and camera image information of radar in addition to the terrain database, it is expected that it will become an agent capable of performing more robust CFIT autonomous avoidance.
In order to implement Artificial Intelligence, various technologies have been widely used. Artificial Intelligence are applied for many industrial products and machine tools are the center of manufacturing devices in intelligent manufacturing devices. The purpose of this paper is to present the design of Decision Support Agent that is applicable to machine tools. This system is that decision whether to act in accordance with machine status is support system. It communicates with other active agents such as sensory and dialogue agent. The proposed design of decision support agent facilitates the effective operation and control of machine tools and provides a systematic way to integrate the expert's knowledge that will implement Intelligent Machine Tools.
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. The techniques fur tackling complexity in software need to be introduced. That is decomposition, abstraction and organization. Agent-oriented model ing has the merits of decomposition. In decomposition, each autonomous unit may have a control thread. Thread is single sequential flow in program. The use of thread in agent modeling has an important meaning in the performance of CPU and the relation of autonomous units.
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.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권1호
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pp.86-93
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2012
This paper presents a new approach to solve the pursuit problem based on a univector field method. In our proposed method, a set of eight agents works together instantaneously to find suitable moving directions and follow the univector field to pursue and capture a prey agent by surrounding it from eight directions in an infinite grid-world. In addition, a set of strategies is proposed to make the pursuit problem more realistic in the real world environment. This is a general approach, and it can be extended for an environment that contains static or moving obstacles. Experimental results show that our proposed algorithm is effective for the pursuit problem.
본 논문에서 제안한 Multi Agent Multi Action은 기존의 대화형 시스템 방식인 Single Agent Single Action 구조에 비해 확장성을 갖춘 대화 시스템을 구현하는 방식이다. 시스템을 여러 에이전트로 분할하고, 각 에이전트가 특정 액션에 대한 처리를 담당함으로써 보다 유연하고 효율적인 대화형 시스템을 구현할 수 있으며, 다양한 작업에 특화된 에이전트를 그룹화함으로써 작업의 효율성을 극대화하고, 사용자 경험을 향상 시킬 수 있다.
In the era of the 4th industrial revolution, the aviation industry is also growing remarkably with the development of artificial intelligence and networks, so it is necessary to study a new concept of crew resource management (CRM), which is required in the process of operating state-of-the-art equipment. The automation system, which has been treated only as a tool, is changing its role as a decision-making agent with the development of artificial intelligence, and it is necessary to set clear standards for the role and responsibility in the safety-critical field. We present a new perspective on the automation system in the CRM program through the understanding of the autonomous system. In the future, autonomous system will develop as an agent for human pilots to cooperate, and accordingly, changes in role division and reorganization of regulations are required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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