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권기덕(Kwon KiDuk),김인철(Kim in Choel) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅰ
본 논문에서는 동적인 환경에서 동작하는 에이전트들을 위한 범용의 에이전트 구조에 대해 설명한다. 본 논문에서 제안하는 CAA는 에이전트의 모든 부분을 하나의 객체 지향 언어로 구현할 수 있는 순수 Java 기반의 범용 에이전트 구조이며, 긴 수행시간을 필요로 하는 복잡한 행위들을 효과적으로 표현하고 수행할 수 잇는 기능을 제공한다. 이를 위해 환경 변화에 따라 수행 중이던 행위를 즉각적으로 중단하거나 다른 행위로 전환할 수 있는 높은 정황-민감성을 제공한다. 또 CAA는 상황에 따른 사변적인 목표를 암시하는 행동 모드를 저장, 관리함으로써 BDI 구조와 유사한 목표-지향성을 가진다.
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적대적 멀티 에이전트 환경에서 효율적인 강화 학습을 위한 정책 모델링
권기덕(Kiduk Kwon),김인철(Incheol Kim) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.35 No.3
멀티 에이전트 강화 학습에서 해결해야 할 중요한 문제는 자신의 작업 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 한 에이전트가 시행착오적 상호작용을 통해 어떻게 자신의 최적 행동 정책을 학습할 수 있느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 MDP 기반의 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 다른 에이전트에 관해 요구되는 정보나 가정이 현실적이지 못하다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 강화 학습기술에 기초가 되는 기본 개념들을 정형화하고 이들을 기초로 기존 연구들의 특징과 한계점을 비교한다. 그리고 새로운 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 상대 모델을 이용하는 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들에서 주로 시도되었던 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델 대신 상대 에이전트의 행동 정책 모델을 학습하며, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 또한, 본 논문에서는 대표적인 적대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐게임을 소개하고, 이 게임을 테스베드삼아 비교 실험들을 수행하고 그 결과를 설명함으로써 본 논문에서 제안하는 정책 모델 기반의 멀티 에이전트 강화 학습의 효과를 분석해본다. An important issue in multiagent reinforcement learning is how an agent should learn its optimal policy through trial-and-error interactions in a dynamic environment where there exist other agents able to influence its own performance. Most previous works for multiagent reinforcement learning tend to apply single-agent reinforcement learning techniques without any extensions or are based upon some unrealistic assumptions even though they build and use explicit models of other agents. In this paper, basic concepts that constitute the common foundation of multiagent reinforcement learning techniques are first formulated, and then, based on these concepts, previous works are compared in terms of characteristics and limitations. After that, a policy model of the opponent agent and a new multiagent reinforcement learning method using this model are introduced. Unlike previous works, the proposed multiagent reinforcement learning method utilize a policy model instead of the Q function model of the opponent agent. Moreover, this learning method can improve learning efficiency by using a simpler one than other richer but time-consuming policy models such as Finite State Machines(FSM) and Markov chains. In this paper, the Cat and Mouse game is introduced as an adversarial multiagent environment. And effectiveness of the proposed multiagent reinforcement learning method is analyzed through experiments using this game as testbed.
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