Flexible multi-agent decision-making under time pressure

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 개체(agent)의 실질적이며 유연한 의사결정을 수행할 수 있는 방법론을 제안한다. 다개체 환경(multi-agent environment)에서, 자율적인 개체(autonomous agent)들은 복잡하고 불확실한 환경 뿐만 아니라 다른 개체들도 고려하여 자신의 결정을 수행하여야 하기 때문에, 제한된 시간내에 의사결정(decision-making)을 완료한다는 것은 실질적으로 불가능하다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여, 자율적인 개체들에게 다양하고 유연한 의사결정 방법들을 제공한다. 이 방법들은 의사결정의 질적인 수준과 의사결정 소요시간을 고려한 트레이드엎(trade-off)을 통하여 실질적인 개체의 의사결정을 가능하게 한다.
이 방법론은 단순화(simplification)와 근사화(approximation)로 구성된다. 단순화는 의사결정의 최적화를 손상시키지 않는 범위 내에서 개체가 고려하는 정보를 간략화하는 방법이다. 단순화 방법은 (1) 지배행동(dominant action)의 발견, (2) 정보의 기억화(memorization), (3) 불필요한 모델의 선별 등을 포함한다. 즉, 이러한 세가지 방법을 이용하여 모델링 구조 자체를 단순화 시킴으로써, 개체의 의사결정이 제한된 시간내에 이루어질 수 있도록 하는 것이다. 다른 한편으로, 근사화 방법은 개체가 처리하는 정보의 범위를 제한하는 것이다. 근사화 방법은 (1) 가능한 행동의 범위를 제한하기 위한 규칙(rule)의 사용, (2) 모델링의 적절한 범위를 찾기 위한 프로파일(profile)의 이용, (3) 의사전달을 통한 불확실성의 제거를 포함한다. 근사화는 개체가 오프라인(off-line)에서 학습을 통하여 축적한 경험을 실시간의 의사결정에 적용함으로써, 제한된 시간내에 최상의 행동에 가장 근접한 결정을 도출해 내도록 한다.
위의 유연한 의사결정 방법론은 다음과 같은 자율적인 개체의 모듈(module)들과의 상호작용 하에서 이루어진다. 이러한 모듈들은 정보를 체계적으로 관리하기 위한 지식베이스(knowledge base)의 구성, 상호협력(coordination)을 위한 타 개체들(other agents)의 존재에 대한 인지, 타 개체들의 변화에 따른 정확한 모델의 유지 및 의사전달 행위들로 구성되어 있다. 위의 각 모듈들을 위한 알고리즘의 개발을 통하여 개체가 다양한 기능을 수행할 수 있도록 하였으며, 이러한 기반 하에서 유연한 의사결정 방법론이 어떻게 다개체 환경에서 구현되는가를 보여준다.
유연한 의사결정 방법론을 지대공 방어 환경(an anti-air defense domain)에 적용한 실험에서, 개체의 의사결정을 위한 소요시간이 단축되었을 뿐만아니라, 동시에 최적 성취도의 90%이상을 달성하였다. 결론적으로, 본 논문은 복잡하고 불확실한 실시간 다개체 환경(a real-time, coordinated, uncertain, multi-agent domain)에서 유연한 의사결정 방법론을 갖춘 개체(flexible agent)가 주어진 정보처리 능력과 소요시간의 제한 하에서 합리적인 판단 능력을 수행할 수 있음을 검증하였다.