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문제 정의
- 또한 실시간 환경에 적합한 유동적인 탐색 방식 선택으로 환경의 불확실성에 대한 시스템의 견고성을 높이도록 한다. 따라서 실시간 환경에 적합한 중앙 집중적 방식의 한계인 최적화 보장 문제를 보완하여 실시간 다중 에이전트 시스템의 성능향상 및 작업의 효율성 증가를 연구 목적으로 한다.
- 그러나 탐색 영역의 증가에 따른 할당 지 연을 방지하기 위해 현재 수행 가능한 작업과 에이전트만을 선별하는 필터링 역할의 정제 기능을 추가 보완한다. 또한 실시간 환경에 적합한 유동적인 탐색 방식 선택으로 환경의 불확실성에 대한 시스템의 견고성을 높이도록 한다. 따라서 실시간 환경에 적합한 중앙 집중적 방식의 한계인 최적화 보장 문제를 보완하여 실시간 다중 에이전트 시스템의 성능향상 및 작업의 효율성 증가를 연구 목적으로 한다.
- [10], 예를 들면 길 찾기 상황에서는 두 지점간의 거리나 이동 시간 또는 소요 비용 등을 비용으로 정의하고 평가함수에 적용함으로써 최단 거리, 최소시간, 최소비용을 결정하는 기준이 된다. 또한 휴리스틱 값은 탐색되는 노드의 적합성과 A* 알고리즘을 평가하는데 쓰인다.
- 본 논문에서는 실시간 다중 에이전트 시스템 에서 기존의 중앙 집중적 방식인 그리디 알고리즘을 적용한 조정 에이전트를 보완하여 동적 작업 할당 및 최적화가 가능한 방안을 제안한다. 최적화 방법으로는 휴리스틱 값을 이용한 최단 거리 탐색 방법인 A* 알고리즘을 이용한다.
- 본 논문에서는 실시간 다중 에이전트 시스템 환경에서, 제안하는 조정 에이전트를 통한 작업 할당이 수행되었을 경우 최적화된 결과를 나타내는지 확인한다. 최적화 성능평가방식은 동일한 환경 에서 기존의 그리디 방식으로 할당이 수행 된 경우와 A* 방식으로 할당이 수행 된 경우의 최종결과를 비교 분석한다.
- 본 논문에서는 실시간이며 복잡한 다수의 에이전트가 존재하는 게임 환경과 같은 다중 에이전트 구조에 적합하며 최적화된 작업 할당이 가능한 방안으로 기존의 중앙 집중적 작업 할당 방식을 보완하는 방법을 제안한다. 작업을 할당하는 역할의 조정 에이전트는 A* 알고리즘을 적용하여 최적의 결과가 가능하도록 한다.
- [11], 작업 할당을 A* 알고리즘을 이용하여 수행함으로써 탐색 공간에서 최적화 조건을 만족하는 에이전트에게 작업이 할당된다. 제안하는 조정 에이전트는 기존의 그리디 방식에 비해 최적화 성능을 향상시 키는 것을 목적으로 한다.
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