모바일 에이전트

소개글

분산인공지능이란 멀티에이전트 시스템과 분산 문제해결 시스템의 두 가지 형태로 발전하고 있다. 점차적으로 분산인공지능 = 멀티 에이전트 시스템 이라는 공식이 성립되어가고 있다.
분산처리는 에이전트와 같이 서로 독립적이고 반 자동적인 서브 문제로 분해하는 것을 의미하고, 문제 해결이란 서브 문제들이 상호 작용함으로써 지역적, 전역적으로 얻어진 결과가 서로 유효한 것을 의미하는 말이다. 따라서 멀티 에이전트 시스템에서 사용하는 방식은 분산처리와 문제해결 방식을 서로 결합한 분산문제 해결방식이다. 즉 각 에이전트는 부분적으로 결과를 수행하고 서로 상호 작용함으로써 전체적인 목표가 만족되는 것이다. 따라서 한 에이전트의 중간 결과는 다른 에이전트에 의해서 달라질 수 있다. 이것을 처리하는 방법은 전체 결과 합성 시점에서 서로 상호 작용하면 되고 에이전트가 문제 해결을 시작하기 전에 상호 작용해서 전체 목표와 통신을 하면 되는 것이다. 이때 상호 작용의 정도가 약하면 이 시스템은 분산 처리 방식과 유사하게 되고 반대로 강하게 되면 분산 문제 해결방식과 비슷하게 된다.

목차

8.1 분산 인공지능과 멀티 에이전트 시스템
8.2 모바일 에이전트 시스템
8.3 모바일 에이전트 사례

본문내용

분산인공지능이란 멀티에이전트 시스템과 분산 문제해결 시스템의 두 가지 형태로 발전하고 있다. 점차적으로 분산인공지능 = 멀티 에이전트 시스템 이라는 공식이 성립되어가고 있다.
분산처리는 에이전트와 같이 서로 독립적이고 반 자동적인 서브 문제로 분해하는 것을 의미하고, 문제 해결이란 서브 문제들이 상호 작용함으로써 지역적, 전역적으로 얻어진 결과가 서로 유효한 것을 의미하는 말이다. 따라서 멀티 에이전트 시스템에서 사용하는 방식은 분산처리와 문제해결 방식을 서로 결합한 분산문제 해결방식이다. 즉 각 에이전트는 부분적으로 결과를 수행하고 서로 상호 작용함으로써 전체적인 목표가 만족되는 것이다. 따라서 한 에이전트의 중간 결과는 다른 에이전트에 의해서 달라질 수 있다. 이것을 처리하는 방법은 전체 결과 합성 시점에서 서로 상호 작용하면 되고 에이전트가 문제 해결을 시작하기 전에 상호 작용해서 전체 목표와 통신을 하면 되는 것이다. 이때 상호 작용의 정도가 약하면 이 시스템은 분산 처리 방식과 유사하게 되고 반대로 강하게 되면 분산 문제 해결방식과 비슷하게 된다.
분산 인공지능은 병렬 인공지능과는 근본적으로 다른데, 병렬 인공지능은 병렬 컴퓨터 아키텍처 개발과 관계된 인공지능 개념이므로 추론이나 개념적인 인공지능과는 상관없다.

에이전트란 자동성을 가진 것으로 프로그램 형태로 존재하여 컴퓨터 상에서 동작하는 하나의 엔티티를 말하는데, 이 때 사람의 간섭이 없어도 행동의 통제가 되고 목표를 수행할 능력을 갖춘 시스템을 말한다.
분산 인공지능 환경에서의 멀티 에이전트 시스템을 구현했을 경우 장점은
속도 증가 및 효율성이 증가
각 에이전트는 비 동기적으로 병렬 방식으로 수행되기 때문에 속도가 증가한다.
안정성 및 신뢰성의 증가
몇몇의 에이전트의 실패가 전체 시스템의 안정성에 심각한 영향을 미치지 않기 때문에 시스템이 매우 안정적이고 신뢰도가 높다.

참고 자료

없음