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.
To address the problems of the gravitational search algorithm (GSA) in which the population is prone to converge prematurely and fall into the local solution when solving the single-objective optimization problem, a sine map jumping gravity search algorithm based on asynchronous learning is proposed. First, a learning mechanism is introduced into the GSA. The agents keep learning from the excellent agents of the population while they are evolving, thus maintaining the memory and sharing of evolution information, addressing the algorithm's shortcoming in evolution that particle information depends on the current position information only, improving the diversity of the population, and avoiding premature convergence. Second, the sine function is used to map the change of the particle velocity into the position probability to improve the convergence accuracy. Third, the Levy flight strategy is introduced to prevent particles from falling into the local optimization. Finally, the proposed algorithm and other intelligent algorithms are simulated on 18 benchmark functions. The simulation results show that the proposed algorithm achieved improved the better performance.
Recently, scheduling problems with position-dependent processing times have received considerable attention in the literature, where the processing times of jobs are dependent on the processing sequences. However, they did not consider cases in which each processed job has different learning or aging ratios. This means that the actual processing time for a job can be determined not only by the processing sequence, but also by the learning/aging ratio, which can reflect the degree of processing difficulties in subsequent jobs. Motivated by these remarks, in this paper, we consider a two-agent single-machine scheduling problem with linear job-dependent position-based learning effects, where two agents compete to use a common single machine and each job has a different learning ratio. Specifically, we take into account two different objective functions for two agents: one agent minimizes the total weighted completion time, and the other restricts the makespan to less than an upper bound. After formally defining the problem by developing a mixed integer non-linear programming formulation, we devise a branch-and-bound (B&B) algorithm to give optimal solutions by developing four dominance properties based on a pairwise interchange comparison and four properties regarding the feasibility of a considered sequence. We suggest a lower bound to speed up the search procedure in the B&B algorithm by fathoming any non-prominent nodes. As this problem is at least NP-hard, we suggest efficient genetic algorithms using different methods to generate the initial population and two crossover operations. Computational results show that the proposed algorithms are efficient to obtain near-optimal solutions.
공동 작업 수행을 위하여 상호 긴밀하게 협력하는 분산 멀티에이전트 기반 구조상 에서 각 에이전트의 기능은 다른 에이전트들에게 전달되어져야 한다. 즉, 멀티에이전 트 사회 속에서 각 에이전트는 어떤 다른 에이전트들이 사용 가능한지, 그들이 어떤 문제들을 해결할 수 있는지, 그리고 그들과 정보를 주고받기 위한 방법은 어떤방법이 있는지 알고 있어야 한다. 이러한 특성은 공동 작업 수행을 위한 에이전트들간의 지역적 또는 광역적 상호협력을 제어하기 위하여 에이전트들 간의 통신방식을 요구한다. 본 논문에서는 컴퓨터 비서로서 개발된 분산 멀티에이전트 기반구조인 MASCOT 플랫폼 상에서 에이전트들간의 상호협력을 제어하기 위한 기법을 제시한다. 이를 위하여 프래 임 형태의 통신 패킷을 정의하였으며, 메시지 교환을 위한 프로토콜을 제시하였다. 또한, MASCOT 상에서의 에이전트들간의 상호협력을 제어하기 위한 통신 방식을 설명하기 위해 하나의 시나리오를 제시하였다.
대부분의 기존 이동에이전트 시스템들은 사용자나 혹은 프로그래머로 하여금 이동에이전트가 수행할 작업에 대해 매우 세부적인 행동 스크립트를 기술하도록 요구하며 이동에이전트는 실행 시에 단순히 이 고정 스크립트에 기술된 바대로 행동한다. 따라서 이동 에이전트 스스로 자율적으로 최종목표와 동적 상황에 맞는 계획을 수립하고 실행해나가는 것이 불가능하다. 이와 같은 기존 이동 에이전트 시스템의 제한점들을 극복하기 위한 한 가지 방법은 반응형 계획기를 포함한 지능형 이동 에이전트 시스템을 개발하는 것이다. 본 논문에서는 대표적인 반응형 계획 에이전트 구조인 JAM을 기초로 에이전트의 이동 모델과 에이전트간의 통신 모델을 설계하였다. 그리고 이 모델에 따라 에이전트의 이동과 통신을 위한 기본 동작들을 JAM에 추가 구현함으로써 스스로 계획을 세우고 실행하는 하나의 지능형 이동에이전트 시스템 IMAS를 개발하였다. IMAS 에이전트들은 기존의 이동에이전트들과는 달리 목표에 맞는 자신의 행동계획을 스스로 세울 수 있을 뿐만 아니라 동적인 환경변화에도 효과적으로 적응할 수 있다. 따라서 IMAS 에이전트들은 기존의 이동 에이전트들에 비해 보다 높은 유연성과 견고성을 보여줄 수 있다.
In this work, AlON-$Al_2O_3$ coatings were prepared on Al2021 alloy by the electrolytic plasma processing (EPP) method. The experimental electrolytes include: 2 g/l NaOH as the electrolytic conductive agent, 10 g/l $Na_2AlO_2$ as the alumina formative agent, and 0.5 g/l $NaNO_2$, $NaNO_3$, and $NH_4NO_3$ as the nitride inducing agents. The effects of different nitrogen inducing agents were studied by a combined compositional and structural analyses of the ceramic coatings carried out by Xray diffractometry (XRD) and scanning electron microscopy (SEM) for the specimens EPP-treated at room temperature for 15 min under a hybrid voltage of 260 DC along with an AC 50 Hz power supply (200 V). Microhardness tests and wear tests were carried out to correlate the evolution of the microstructure and the resulting mechanical properties. Potentiodynamic polarizations and immersion corrosion tests were carried out in 3.5wt% NaCl water solutions under static conditions in order to evaluate the corrosion behavior of the coated samples. The results demonstrate that $NaNO_2$ is proven to be a good nitrogen inducing agent to produce high quality AlON-$Al_2O_3$ ceramic coatings.
This study targets to improve and complement the problem of existing flame resistant processing with flame resistant performance the same as existing flame resistant agents or better, keeping wooden surface & feel as they are, and to attempt to raise flame resistant performance and economic efficiency by applying phosphorous flame resistant agents, a colorlessness, odorless new product to woods for an improvement of flame resistant performance for wooden nature and to offer a basic data for an uniform high-performance for flame resistant woods by reinforcing wooden durability and usability.
다중 에이전트 시스템에서 가장 중요한 문제는 여러 에이전트가 서로 효율적인 협동(coordination)을 통해서 목표(goal)를 성취하는 것과 다른 에이전트들과의 충돌(collision) 을 방지하는 것이다. 본 논문에서는 먹이 추적 문제의 목표를 효율적으로 성취하기 위해 새로운 전략 방법을 제안한다. 제안된 제어 전략은 다중 에이전트를 제어하기 위해 강화 학습을 이용하였고, 에이전트들간의 거리관계와 공간 관계를 고려하였다.
인간의 협동적인 활동에서 협상은 협동적인 행위를 방해할 수 있는 충돌을 해결하는데 중요한 역할을 담당한다. 이를 위해 멀티 에이전트 시스템에서의 협상이 공통의 에이전트 통신 언어를 사용하는 메시지의 교환을 통해 진행한다고 가정한다. 본 논문에서는 자율적이고, 자기 목표에 충실하면, 한정된 자원을 가진 BDI 에이전트를 위한 합리적인 협상 메타 언어를 가정한다. 또한 에이전트의 정신적인 상태에 바탕을 두고 통신하는 BDI 에이전트를 위한 협상 프로토콜을 제안한다.
현재 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 컨텍스트 인식을 위한 지능화된 시스템 구조를 요구하고 있다. 컨텍스트를 인식하기 위한 지능화된 시스템은 에이전트를 기반으로 하고 있으며, 사용자를 인식하기 위한 센서의 정보와 서비스를 지원하기 위한 프레임을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 각 센서와 서비스들을 동적으로 연결하고, 각종 컨텍스트를 안정적으로 지원할 수 있는 3-Tier 컨텍스트 인식 처리 서버/클라이언트 구조를 제안한다. 제안하는 시스템의 구조는 사용자의 상황 정보를 인식하는 클라이언트 계층과 인식된 상황정보를 처리하기 위한 응용처리 에이전트 서버(APAS) 계층, 이 두 계층을 관리하기 위한 관리서버(Management Server)로 구성된다. 또한 이 구조에서는 정교한 서비스를 제공하기 위하여 사용자의 정보는 동적 프로파일로 구성되어 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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