[논문 리뷰] Cooperative Epistemic Multi-Agent Planning for Implicit Coordination

Thorsten Engesser, Thomas Bolander외 2명|Technical University of Denmark, DTU Orbit (Technical University of Denmark, DTU)|2017. 03. 07.

Logic, Reasoning, and Knowledge인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 동적 지식 논리(Dynamic Epistemic Logic, DEL)를 사용하여 의사소통를 계획 가능한 지식 행동으로 모델링하고 시 perspectivе shift를 통해 다른 이의 지식을 추론함으로써, 명시적 협상 없이도 자율 에이전트 간에 암묵적인 협력을 가능하게 하는 탈중앙화된 지식 계획 프레임워크를 제안한다. 주요 기여는 순차적이고 조건부인 암묵적 협력 계획의 형식적 정의이며, 이는 중첩된 지식 추론을 통해 정확한 협력을 달성하는 계획기에서 구현되었으며, 러시안 카드 문제 및 메일 전달 문제와 같은 벤치마크에서 확장 가능한 성능을 입증하였다.

ABSTRACT

Epistemic planning can be used for decision making in multi-agent situations with distributed knowledge and capabilities. Recently, Dynamic Epistemic Logic (DEL) has been shown to provide a very natural and expressive framework for epistemic planning. We extend the DEL-based epistemic planning framework to include perspective shifts, allowing us to define new notions of sequential and conditional planning with implicit coordination. With these, it is possible to solve planning tasks with joint goals in a decentralized manner without the agents having to negotiate about and commit to a joint policy at plan time. First we define the central planning notions and sketch the implementation of a planning system built on those notions. Afterwards we provide some case studies in order to evaluate the planner empirically and to show that the concept is useful for multi-agent systems in practice.

연구 동기 및 목표

• 에이전트 간 지식과 능력이 분산되어 있는 탈중앙화된 다중 에이전트 계획 문제에 대응하기 위해.
• 에이전트가 지식 추론을 통해 암묵적으로 협력할 수 있도록 명시적 협상이나 공동 정책 수용이 필요 없도록 하기 위해.
• 지식 상태의 시점 전환을 통해 순차적이고 조건부인 암묵적 협력 계획을 정의하고 계산할 수 있는 형식적 프레임워크를 제공하기 위해.
• 실제 다중 에이전트 시나리오에서 암묵적 협력 계획을 생성할 수 있는 계획기를 구현하고 실증 평가하기 위해.
• 지식 계획에서 시점 전환을 적용할 경우, 고전적 경로 탐색 대비 선형적인 오버헤드로만으로도 정확한 협력을 달성할 수 있음을 보여주기 위해.

제안 방법

• 에이전트가 다른 이의 지식과 능력을 추론할 수 있도록 허용하는 시점 전환을 포함하는 DEL 기반 지식 계획 프레임워크를 확장한다.
• 모든 의사소통 능력을 물리적(ontic) 행동과 함께 계획 가능한 지식 행동으로 모델링한다.
• 해결책을 찾기 위해 지식 상태 공간에 대한 너비 우선 탐색을 사용하며, 순차적 계획을 위한 정규 그래프와 조건부 계획을 위한 AND-OR 그래프를 구분한다.
• 중첩된 지식 상태를 추론할 수 있는 계획기를 구현하여, 공유 지식과 시점 전환을 바탕으로 다른 이의 행동을 예측할 수 있도록 한다.
• 러시안 카드 문제 및 다양한 네트워크 구조를 가진 두 가지 메일 전달 시나리오(MailTell 및 MailCheck)와 같은 벤치마크 문제에 프레임워크를 적용한다.
• 서로 배타적인 사전조건을 세계 간으로 추적하는 상태 공간 탐색을 사용하며, 고전적 경로 탐색 대비 선형적인 오버헤드를 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 명시적 협상이나 공동 정책 수용이 필요 없이, 어떻게 탈중앙화된 방식으로 다중 에이전트 계획을 구성할 수 있는가?
• RQ2 다른 이의 지식과 행동을 시점 전환을 통해 추론함으로써 암묵적으로 협력할 수 있도록 하는 형식적 프레임워크는 무엇인가?
• RQ3 동적 지식 논리 프레임워크 내에서 순차적이고 조건부인 암묵적 협력 계획은 어떻게 정의하고 계산할 수 있는가?
• RQ4 고전적 계획 대비 중첩된 지식 상태에 대한 지식 추론을 유지하는 데 드는 계산 비용은 얼마인가?
• RQ5 지식 계획에서 시점 전환을 적용할 경우, 死락이나 라이브락 없이 확장 가능하고 정확한 협력을 달성할 수 있는 시나리오는 어떤 경우인가?

주요 결과

• 계획기는 러시안 카드 문제에 대해 암묵적 협력 계획을 성공적으로 생성하였으며, 여기서 에이전트들은 발표와 같은 지식 행동을 통해 공동 목표를 달성한다.
• MailTell 시나리오에서는 에이전트가 메일을 공개적으로 전달하고 수신자를 비밀리에 알릴 수 있으며, 계획기는 최소한의 오버헤드로 직접 경로를 찾았고, 계획 길이가 최단 경로와 일치하였다.
• MailCheck 시나리오에서는 제한된 지식으로 인해 조건부 계획이 필요로 하여, 계획기는 모든 에이전트를 거쳐가는 전체 경로 솔루션을 계산하였으며, 예상한 바와 같이 런타임이 지수적으로 증가하였다.
• 50명의 에이전트가 있는 MailTell에선 평균 문제 해결 시간이 3.6초였고, 30명의 에이전트가 있는 MailCheck에선 38.76초에 이르렀으며, 이는 조건부 계획의 복잡도 증가를 반영한 것이다.
• 각 상태당 지식 세계의 수는 에이전트 수에 의해 상한이 정해지며, 고전적 경로 탐색 대비 선형적인 오버헤드만을 보이며, 이는 확장성의 타당성을 입증한다.