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Motivations and Contributions:

 

This research enables the basic infrastructure of agent-based modeling simulation executions by supporting the simulation engine design. Before this work, there was no widely accepted ABM formalism, which could be still true in this field. The ABM formalism that we proposed is called Large-scale, Dynamic, Expandable, and Flexible formalism, LDEF formalim in short. This is a variant of dynamic structured DEVS formalism, yet this formalism reconfigures the existing ones to better formulate the awareness, decision-making, and action states of agents.

 

 본 연구는 시뮬레이션 엔진 설계를 지원함으로써 행위자 기반 모델링 시뮬레이션 실행의 기본적인 토대를 제공한다. 본 연구 이전에는 이 분야에서 널리 받아들여지는 ABM 형식론이 존재하지 않았다. 우리가 제안하는 ABM 형식론은 대규모(Large-scale)의 역학적(Dynamics) 유연(Flexible) 확장 가능한(Expandable) 형식론이며, 줄여서 LDEF 형식론이라 한다. 이는 동적 구조 DEVS 형식론의 변형된 형태이다. 하지만 이 형식론은 인식, 의사결정, 행위자의 행동 상태 등을 더욱 잘 표현하기 위해 기존의 것을 변경한다.

 

Potential Impacts:

 

This formalism potentially has a big impact given the recent prevalence of Deep-Q Learning based reinforcement learning. This learning method requires a self-learning procedure that depends upon agent-based simulations. The current status of art is using a simple, open, benchmark simulation, such as OpenAI Gym. However, once such simple simulations are done, the community will require further detailed simulation for complex decision-making with reinforcement learning. The LDEF formalism is a right tool for developing such complex ABMs.

 

이 형식론은 최근 강화 학습을 기반으로 한 딥-Q 학습의 보급과 함께 잠재적으로 엄청난 영향력을 지닌다. 이러한 학습 방법은 행위자 기반 시뮬레이션에 의존적인 자가 학습 과정을 필요로 한다. 현재의 최신 기술은 OpenAI와 같이 단순 개방형 수준 기표 시뮬레이션을 사용하는 것이다. 그러나 이런 단순 시뮬레이션이 진행되면, 커뮤니티는 강화 학습을 이용한 복잡한 의사 결정을 위해 더욱 구체적인 시뮬레이션을 필요로 할 것이다. LDEF 형식론은 이런 복잡한 ABM들을 개발하기 위한 적합한 도구이다.

 

Related Publications

 

Jang Won Bae, Agent-Based Efficient Modeling and Simulation with Formalism, Ph.D Thesis, Department of Industrial and Systems Engineering, KAIST, 2015

Moon, I.-C., 2014. Formal agent-based models of social systems. In D. Gianni, A. D’Ambrogio, & A. Tolk, eds. Modeling and Simulation-Based Systems Engineering Handbook. CRC Press, pp. 67–94.

Bae, J. W., & Moon, I. C. (2016). LDEF Formalism for Agent-Based Model Development. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 46(6), 793–808

Bae, J.W., Lee, G. and Moon, I.-C., 2012. Formal Specification Supporting Incremental and Flexible Agent-Based Modeling. In 2012 Winter Simulation Conference. Berlin, Germany.