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반복적 죄수의 딜레마 게임을 이용한 다중 에이전트의 전략적 연합에 관한 연구
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자료설명
2. 에이전트 모델
IPD게임은 그림 1과 같이 진화적으로 모델링할 수 있다. 게임자의 전략을 진화시키기 위해서 IPD게임이 끝난 후 에이전트...
IPD게임은 그림 1과 같이 진화적으로 모델링할 수 있다. 게임자의 전략을 진화시키기 위해서 IPD게임이 끝난 후 에이전트...
본문/내용
2. 에이전트 모델
IPD게임은 그림 1과 같이 진화적으로 모델링할 수 있다. 게임자의 전략을 진화시키기 위해서 IPD게임이 끝난 후 에이전트들의 점수에 따라 적합도를 평가하고 우수한 전략을 선택(Selection)하여 교차(Crossover)하고 돌연변이(Mutation)를 통해 다음 세대의 전략을 생성하는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 사용한다. 여기서 게임자는 행동 전략을 가진 에이전트로 볼 수 있으며 기본적으로 표 2와 같은 속성을 갖는다. 에이전트의 속성 중에서 이름과 메모리 그리고 전략은 모든 에이전트가 가지고 있는 속성이며 소속그룹과 신용도 및 등급은 연합에 소속된 에이전트만이 가지는 속성이다. 이러한 속성 중에서 이전 단계에서 이루어진 상대방과 자신의 각 행동은 에이전트의 메모리에 기억되는데 이러한 정보를 이용해 자신의 다음 행동을 결정한다.
에이전트가 가지고 있는 전략은 적응적 학습을 위해 유전자로 표현하는데 상대방과 자신의 이전에 행동에 대한 정보를 그대로 사용하는 Axelrod의 방법[3]을 사용한다. 이 방법은 상대방과 자신의 협동과 배반에 대한 정보를 히스토리(메모리) 테이블에 유지하고 가능한 모든 조합을 고려해 전략표를 구성하는 방법이다.
예를 들어 게임자의 수가 2이고 히스토리의 수가 3일 때 히스토리 테이블의 내용이 ‘1xxx10’이면 상위 3비트(‘101’)는 자신의 히스토리가 되고 하위 3비트(‘110’)는 상대방의 히스토리가 된다. 즉, 자신은 최근 이전 단계들에서 배반(‘1’), 협동(‘0’), 배반(‘1’)을 했으며 상대방은 배반, 배반, 협동했음을 의미한다.
참고문헌
[1] Ashlock, D., and Smucker, M.D., Stanley, E.A, and Tesfastion, L., `Preferential partner selection in an evolutionary study of prisoners dilemma,` BioSystems 37, pp. 99-125, 1996.
[2] Axelrod, R., The Evolution of Cooperation, Basic Books, New York, 1984.
[3] Axelrod, R., “The evolution of strategies in the iterated prisoners dilemma,” Genetic Algorithms and Simulated Annealing, pp. 32-41, 1987.
[4] Darwen P.J., and Yao. X., `Automatic modulation by speciation,` Proc. of the 1996 IEEE Int`l Conf. on Evolutionary Computation (ICEC`96), pp. 88-93, 1996.
[5] Goldberg, D. E. , Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, 1989.
[6] Huberman, B.A., and Glance, N.S., `Diversity and collective action,` 1993. http://www.parc.xerox.com/spl/groups/dynamics/www/action.html.
[7] Smucker, M.D., Stanley, E.A., and Ashlock, D., `Analyzing social network structures in the prisoners dilemma with chioce and refusal,` Dept. of Computer Science Technical Report CSTR-94-1259, University of Wisconsin-Madison, 1994.
[8] Tefestion, L., `A trade network game with endogenous partner selection,` Economic Report #36, Iowa State University, 1995.
[2] Axelrod, R., The Evolution of Cooperation, Basic Books, New York, 1984.
[3] Axelrod, R., “The evolution of strategies in the iterated prisoners dilemma,” Genetic Algorithms and Simulated Annealing, pp. 32-41, 1987.
[4] Darwen P.J., and Yao. X., `Automatic modulation by speciation,` Proc. of the 1996 IEEE Int`l Conf. on Evolutionary Computation (ICEC`96), pp. 88-93, 1996.
[5] Goldberg, D. E. , Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison-Wesley, 1989.
[6] Huberman, B.A., and Glance, N.S., `Diversity and collective action,` 1993. http://www.parc.xerox.com/spl/groups/dynamics/www/action.html.
[7] Smucker, M.D., Stanley, E.A., and Ashlock, D., `Analyzing social network structures in the prisoners dilemma with chioce and refusal,` Dept. of Computer Science Technical Report CSTR-94-1259, University of Wisconsin-Madison, 1994.
[8] Tefestion, L., `A trade network game with endogenous partner selection,` Economic Report #36, Iowa State University, 1995.
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