본 논문에서는 멀티에이전트 환경상에서 에이전트 그룹들이 문제 풀이 과정이 변화할 때 적절한 협력대상을 선택하여 문제 해결 능력을 증가 시킬 수 있도록 협력 모델을 설계하고 평가 하였다. 그룹간 협력의 방향과 범위를 결정하기 위해 그룹 이익함수를 사용하였고 그룹을 협력 관련 부분과 비 관련 부분으로 분리 운영하였다. 이렇게 상황에 따라 재구성되는 그룹들을 그룹 수준에서 운영하기 위해 기존의 자료와 목표(goal)가 아닌 그룹의도(group intention)를 제어 기준으로 사용하였다. 이로 인해 그룹들은 먼저 그룹의도를 결정하고 그룹의도의 범위 안에서 현 상황에 적절한 전략을 선택하는 계층적인 제어가 가능하게 되었다. 이상의 제안들은 추적게임 테스트베드에 적용하여 실험/평가 되었다.
In this paper. we design and evaluate a cooperating model that increase problem solving ability by selecting proper cooperating partners under changing situation. In this model, to decide cooperation direction and extent, we have used a payoff function and then divided the group into two parts, cooperation part and non-cooperation part. To control these reconfigured groups at group level, group intention is used as a control media instead of existing data and goal. Group intention is abstractive and comprehensive and represents collection of strategies. Group intention is changed based on resources, information, and cooperation situation on group intention hierarchy. Two layered control is possible : first constraint with group intentions(group level) and then select a strategy under the constraint. These approaches are tested and evaluated on pursuit game testbed.
