http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
강화 및 진화 학습 기능을 갖는 에이전트 기반 함정 교전 시뮬레이션
정찬호,박철영,지승도,김재익,Jung, Chan-Ho,Park, Cheol-Young,Chi, Sung-Do,Kim, Jae-Ick 한국시뮬레이션학회 2012 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.21 No.4
함정 전투체계는 무기체계, 정보통신 등의 기술 발전으로 인한 복잡한 전장 환경에 따라 인간이 개입하여 다양한 전술을 운용해야 한다. 따라서 에이전트 기반의 국방 M&S 시스템의 연구가 최근 들어 활발히 진행되고 있다. 그러나 현존하는 에이전트 기반 M&S 시스템은 고정된 전술을 적용하여 분석하는데 그치고 있다. 본 논문에서는 함정 교전에서 보다 적합한 대응을 찾기 위해 환경변화에 능동적으로 대처할 수 있도록 강화 학습 기능을 갖으며, 또한 유전 알고리즘을 이용하여 세대별 진화 학습 기능을 갖는 에이전트 모델링 방법론을 제안하였다. 타당성 검증을 위해 서해상에서 벌어지는 가상의 1:1 함정교전 시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통해 함정 교전에 있어 강화 및 진화 학습이 가능함을 검증하였다. Due to the development of technology related to a weapon system and the info-communication, the battle system of a warship has to manage many kinds of human intervention tactics according to the complicated battlefield environment. Therefore, many kinds of studies about M&S(Modeling & Simulation) have been carried out recently. The previous M&S system based on an agent, however, has simply used non-flexible(or fixed) tactics. In this paper, we propose an agent modeling methodology which has reinforcement learning function for spontaneous(active) reaction and generation evolution learning Function using Genetic Algorithm for more proper reaction for warship battle. We experiment with virtual 1:1 warship combat simulation on the west sea so as to test validity of our proposed methodology. We consequently show the possibility of both reinforcement and evolution learning in a warship battle.
진화론적 시뮬레이션을 이용한 다대다 함정교전 전술 생성 방법론
정찬호,류한얼,유용준,지승도,김재익,Jung, Chan-Ho,Ryu, Han-Eul,You, Yong-Jun,Chi, Sung-Do,Kim, Jae-Ick 한국시뮬레이션학회 2011 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.20 No.3
함정 전투체계는 무기체계, 정보통신 등의 기술 발전으로 인한 복잡한 전장 환경에 적응하기 위하여 다양한 전술을 운용해야 한다. 현재 운용되는 국방 M&S 시스템은 의사결정을 위해 운용자, 즉 인간의 개입이 필수적이다. 하지만 인간이 개입되는 시뮬레이션은 실시간 정도의 저속에서 가능하고, 반복적인 실험의 어려움이 따르게 된다. 이를 개선하기 위해 에이전트 기반의 국방 M&S 시스템의 연구가 최근 들어 활발히 진행되고 있다. 그러나 현존하는 에이전트 기반 M&S 시스템은 고속 시뮬레이션은 가능하지만, 고정된 전술 분석용으로 활용되는데 그치고 있다. 따라서 본 논문에서는 주어진 시나리오에 대한 고속의 반복적인 실험 및 다양한 전술 운용과 창발적 전술 생성을 위해 진화론적 시뮬레이션을 이용한 다대다 함정교전 전술 생성 방법론을 제안하였다. 타당성 검증을 위해 서해상에서 벌어지는 가상의 3:3 함정교전 시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통해 창발적 전술 생성의 가능성을 제시하였다. In most existing warships combat simulation system, the tactics of a warship is manipulated by human operators. For this reason, the simulation results are restricted due to the stereotype of human operators. To deal with this, we have employed the genetic algorithm for supporting the evolutionary simulation environment. In which, the tactical decision by human operators is replaced by the human model with a rule-based chromosome for representing tactics so that the population of simulations are created and hundreds of simulation runs are continued on the basis of the genetic algorithm without any human intervention until to find emergent tactics which shows the best performance throughout the simulation. This paper proposes an evolutionary tactics generation methodology for the emergent tactics in many-to-many warship combat simulation. To do this, 3:3 warship combat simulation tests are performed.
계층구조적 다중에이전트를 이용한 다대다 함정전투 M&S 시스템
정찬호,유용준,류한얼,이장세,김재익,지승도,Jung, Chan-Ho,You, Yong-Jun,Ryu, Han-Eul,Lee, Jang-Se,Kim, Jae-Ick,Chi, Sung-Do 한국시뮬레이션학회 2009 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.18 No.4
Recently the intelligent agent systems have been emerged as one of key issues for developing the defense M&S systems. However, most conventional agent architecture of M&S systems utilize the script-based models and can only deal with the individual behaviors so that they cannot suitably describe the precise tactical/strategic behavior and/or complex warfare environment. To overcome these problems, we have proposed the hierarchical multi-agent system architecture that is able to intelligently cope with the complex missions based on the functional role of each agent on the hierarchy such as an intelligence officer, captain, warship commander. Several simulation tests performed on 2:2 warship warfare models will illustrate our techniques.