[논문 리뷰] Fuzzy Decision Analysis in Negotiation between the System of Systems Agent and the System Agent in an Agent-Based Model

Paulette Acheson, Ci̇han H. Dağli외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 01. 31.

Systems Engineering Methodologies and Applications참고 문헌 5인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 시스템의 시스템(SoS) 에이전트와 개별 시스템 에이전트 간의 협상 가능성을 높이기 위해 에이전트 기반 모델 내에서 퍼지 의사결정 분석 프레임워크를 제안한다. 성능, 자금, 마감일 입력을 퍼지화하여 최적의 조정을 도출한다. 이 방법은 퍼지 추론 엔진과 탈퍼지화를 활용하여 SoS 목표와 개별 시스템 우선순위를 동적으로 균형 잡고, 적응형 자금 및 마감일 인centives를 통해 아키텍처 품질을 향상시킨다.

ABSTRACT

Previous papers have described a computational approach to System of Systems (SoS) development using an Agent-Based Model (ABM). This paper describes the Fuzzy Decision Analysis used in the negotiation between the SoS agent and a System agent in the ABM of an Acknowledged SoS development. An Acknowledged SoS has by definition a limited influence on the development of the individual Systems. The individual Systems have their own priorities, pressures, and agenda which may or may not align with the goals of the SoS. The SoS has some funding and deadlines which can be used to negotiate with the individual System in order to illicit the required capability from that System. The Fuzzy Decision Analysis determines how the SoS agent will adjust the funding and deadlines for each of the Systems in order to achieve the desired SoS architecture quality. The Fuzzy Decision Analysis has inputs of performance, funding, and deadlines as well as weights for each capability. The performance, funding, and deadlines are crisp values which are fuzzified. The fuzzified values are then used with a Fuzzy Inference Engine to get the fuzzy outputs of funding adjustment and deadline adjustment which must then be defuzzified before being passed to the System agent. The first contribution of this paper is the fuzzy decision analysis that represents the negotiation between the SoS agent and the System agent. A second contribution of this paper is the method of implementing the fuzzy decision analysis which provides a generalized fuzzy decision analysis.

연구 동기 및 목표

• 시스템의 시스템(SoS) 개발에서 개별 시스템 우선순위를 SoS 목표와 일치시키는 데 도전 과제를 해결하기 위해.
• 계산적으로 현실적인 에이전트 기반 프레임워크 내에서 SoS 에이전트와 개별 시스템 에이전트 간의 협상 역학을 모델링하기 위해.
• SoS 환경에서 동적이고 적응형 협상을 지원하는 일반화된 퍼지 의사결정 분석 방법을 개발하기 위해.
• 성능 및 능력 가중치를 기반으로 자금 및 마감일 조정을 최적화하여 SoS 아키텍처 품질을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 퍼지화된 성능, 자금, 마감일 입력을 위해 소속 함수를 사용하여 언어 변수를 표현한다.
• 사전 정의된 규칙 기반을 사용하여 퍼지 추론 엔진을 적용하여 퍼지화된 입력을 자금 및 마감일 조정의 퍼지 출력으로 매핑한다.
• 탈퍼지화 기법을 사용하여 퍼지 출력 집합을 정확한 수치적 조정으로 변환한다.
• 에이전트 기반 시뮬레이션 환경에 퍼지 의사결정 모델을 통합하여 SoS 및 시스템 에이전트 간의 상호작용을 시뮬레이션한다.
• 전체 SoS 품질 달성에 있어 중요도를 반영하기 위해 시스템 능력에 가중치를 할당한다.
• 명시된 자금 제약 및 마감일 압박 조건을 가진 인정받는 SoS의 사례 연구를 통해 접근 방식을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 퍼지 의사결정 분석은 다중 에이전트 환경에서 SoS 에이전트와 개별 시스템 에이전트 간의 협상을 효과적으로 모델링할 수 있는가?
• RQ2 퍼지화된 성능, 자금, 마감일 입력은 SoS 아키텍처 결과의 품질에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 가중치가 부여된 능력 우선순위는 퍼지 추론 엔진의 의사결정 과정에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 동적 자금 및 마감일 조정은 SoS 환경에서 시스템 협업을 얼마나 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 제안된 퍼지 의사결정 모델은 다양한 SoS 개발 시나리오에 일반화될 수 있는가?

주요 결과

• 퍼지 의사결정 분석은 SoS 목표와 개별 시스템 능력 간의 일치를 향상시키기 위해 적응형 자금 및 마감일 조정을 성공적으로 생성하였다.
• 성능 및 능력 가중치에 기반해 인센티브를 동적으로 조정함으로써 이중적인 우선순위를 균형 잡는 데 뛰어난 강건성을 보였다.
• 탈퍼지화된 출력은 직접적으로 에이전트 기반 모델에 구현 가능한 정확한 자금 및 마감일 변경 값을 제공하였다.
• 퍼지화된 입력의 사용은 순수한 날것의 논리적 접근 방식에 비해 더 세밀하고 인간 같은 협상 의사결정을 가능하게 하였다.
• 일반화된 프레임워크는 다양한 SoS 개발 맥락에 적응 가능하여 확장 가능한 협상 전략을 지원하였다.
• 지능적이고 규칙 기반의 의사결정을 통해 자원 할당을 최적화함으로써 더 높은 SoS 아키텍처 품질을 달성하였다.