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다중 에이전트 운동 모델의 파라미터를 자동 최적화하는 EvoFlock 연구를 소개합니다. 유전 알고리즘 기반의 역설계 방식을 통해 복잡한 비선형 파라미터 상호작용을 해결하고 원하는 군집 행동을 구현합니다.
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원문 바로가기본 논문은 다중 에이전트 운동 (multi-agent motion) 모델을 조정하거나 튜닝하는 자동화된 방법을 설명합니다. 새 떼, 인간 군중, 차량 교통 및 기타 다중 에이전트 시스템의 운동을 시뮬레이션하는 것은 널리 사용되는 기술입니다. 이러한 시뮬레이션은 단일 그룹 구성원(새, 인간 또는 차량)의 행동을 모델링합니다. 그룹 행동(떼, 군중, 교통)은 그룹 구성원 간의 상호작용으로부터 창발 (emerge)합니다. 이러한 모델들은 일반적으로 많은 수치 제어 파라미터 (numerical control parameters)를 가집니다. 각 파라미터가 개별적으로는 직관적일지라도, 이들의 상호작용은 복잡하고 비선형적 (nonlinear)일 수 있습니다. 그룹 행동의 원하는 변화를 위해 어떤 파라미터를 조정해야 하는지 결정하는 것은 매우 어렵습니다. 그룹 행동의 한 측면을 변경하면 종종 다른 측면이 함께 변하게 되어, 점진적인 변화를 반복하는 지루한 과정으로 이어집니다. 본 연구는 역설계 (inverse design) 접근 방식을 취합니다. 원하는 그룹 행동은 사용자 정의 목적 함수 (objective function / fitness / loss function)로 측정되며 유전 알고리즘 (genetic algorithm)을 통해 최적화됩니다. 여기서 기본적인 군집 행동 (flocking)을 위해 사용된 목적 함수는 이웃과의 적절한 간격 유지, 원하는 속도 근처로 비행하기, 그리고 장애물 회피에 보상을 줍니다. 흥미롭게도, 새 떼에서 볼 수 있는 생생한 정렬 (alignment) 현상은 군집 구성원 간의 적절한 간격을 유지함으로써 창발하는 것으로 나타납니다.