이 논문은 다중 에이전트 시스템의 최적 커버리지 문제(OCP)를 다룬다. 중앙집중식 최적화 방법의 한계를 극복하기 위해 게임 기반 분산 의사결정 접근법을 제안한다.
게임 모델링: 각 에이전트의 국소 성능 목표를 설계하여 게임 이론 프레임워크로 모델링하였다. 게임의 균형점과 전역 성능 목표의 극값이 동등함을 엄밀히 증명하였다.
분산 알고리즘 설계: 국소 정보만을 사용하여 전역 준최적 커버리지를 얻는 분산 알고리즘을 개발하였다. ϵ-innovator 메커니즘을 제안하여 알고리즘의 수렴 속도를 높였다. 알고리즘의 수렴성을 엄밀히 증명하였다.
위성 군집 재구성 응용: 제안한 방법을 위성 군집 재구성 문제에 적용하였다. 시뮬레이션 결과, 제안 방법이 중앙집중식 최적화 방법에 비해 계산 시간을 크게 단축할 수 있음을 보였다.
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