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에이전트의 최적 행동 생성을 위한 행동선택 네트워크의 계획 기능

Planning Capability of Action Selection Network for Generating Optimal Behaviors of Agent

한국정보과학회 03 봄 학술발표논문집(B), 2003 Apr., 2003년, pp.473 - 475  

민현정 (연세대학교 컴퓨터과학과) ,  김경중 (연세대학교 컴퓨터과학과) ,  조성배 (연세대학교 컴퓨터과학과)

초록
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최근 빠른 시간에 행동을 표현할 수 있는 장점을 가진 반응형 시스템과 최적화된 시퀀스를 생성할 수 있는 계획에 기반만 시스템을 통합하기 위한 하이브리드 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 행동 네트워크 구조는 센서와 목적에 대한 외부연결과 행동들 사이의 내부연결을 통해 수동적으로 설계되지만. 자동적으로 행동을 생성할 수 있고 복잡한 문제에 적용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 행동을 생성하기 위한 최적화된 방법을 찾는 문제에 대해 이 행동 네트워크에 계획 기능을 부가함으로 행동 시퀀스를 최적화하는 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 정보와 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 행동을 선택하여 각 상황에 가장 높은 우선순위를 가지는 행동만을 선택한다. 이 행동 네트워크에서 선택된 모든 행동들을 몇 단계 앞서 수행시켜 가장 좋은 결과를 가져올 행동으로 다음의 행동을 선택하는 방법을 통하여 복잡하고 불확실한 환경에서 주어진 목표를 달성하기 위한 전체적인 최적 행동 시퀀스를 생성할 수 있다. Khepera 이동 로봇을 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크에 계획을 이용한 방법이 행동 네트워크 구조에서보다 더 적은 행동 시퀀스로 목적을 달성함을 알 수 있었다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 불확실한 환경에서 반옹형 시스템과 계획의 연결 방법인 하이브리드 구조로 유연한 행동을 만들 수 있다[5]. 이 연구에서는 네트워크에 임의의 시작점과 목적점이 주어졌을 때 행동 네 트워크 구조보다 더 빠른 시간 내에 혹은 더 짧은 행동 시퀀스를 찾기 위해 행동 네트워크에 계획을 이용하는 방법을 시도했다. 행동 네트워크 구조에 계획을 이용한 접근 방법은 목적지까지의 최적화된 행동 시퀀스를 찾을 수 있도록 한다.
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