스스로 구성하는 메쉬 네트워크로 확장 가능한 분산 서브모듈러 밴딧 최적화

본 논문은 대규모 다중 에이전트 시스템이 제한된 통신 자원(대역폭·전송률·연결성) 속에서도 효율적으로 협업할 수 있도록 설계된 “Self‑Configurable Mesh‑Network” 방식을 제안한다. 연구 배경으로는 목표 추적, 환경 매핑, 지역 모니터링 등에서 에이전트가 서로의 관측을 공유함으로써 전체 성능을 향상시켜야 하는데, 실제 로봇 플랫폼은 무선 라디오 모듈의 대역폭이 0.25 Mbps에서 100 Mbps 수준에 불과하고, 네트워크 연결성도 물리적 장애물·거리 등에 의해 끊길 수 있다는 현실적인 제약을 가지고 있다. 이러한 제약을 동시에 만족시키는 기존의 분산 서브모듈러 최적화 방법은 (a) 메시지 크기가 에이전트 수에 비례해 커지거나, (b) 다중 홉을 통한 정보 릴레이를 요구하거나, (c) 연결된 그래프를 전제하는 등 확장성에 한계가 있었다. 논문은 먼저 문제를 수식화한다. N개의 에이전트가 시간 t∈