두 대기열 시스템에서 사회적 상호작용을 활용한 다중 에이전트 의사결정 프레임워크
본 논문은 두 개의 서비스 대기열을 대상으로, 에이전트마다 내부 의견 상태를 비선형 의견 역학(NOD)으로 모델링하고, 사회적 연결망을 통해 의견이 상호 영향을 받도록 설계한 새로운 큐잉 프레임워크를 제시한다. 의견에 기반한 확률적 이동 규칙을 마코프 체인으로 분석하여, 특정 파라미터 조건 하에서 시스템이 유한한 기대 시간 내에 동일 비용을 갖는 두 대기열의 내시 균형(Nash equilibrium)으로 수렴함을 증명하고, 시뮬레이션을 통해 사…
저자: Mallory E. Gaspard, Naomi Ehrich Leonard
본 논문은 두 개의 단일 서버 대기열(A, B)과 대기 풀(W)로 구성된 시스템에서, 다중 에이전트가 어떻게 사회적 상호작용과 환경 정보를 통해 의사결정을 내리는지를 새로운 수학적 프레임워크로 제시한다. 전통적인 큐잉 이론은 에이전트가 기대 대기 시간·서비스 비용을 정확히 계산해 최적화한다는 가정을 전제로 하지만, 실제 인간이나 로봇 에이전트는 스트레스·불공정감·사회적 압력 등 비합리적 요인에 크게 좌우된다. 이를 반영하기 위해 저자는 각 에이전트에게 ‘의견(opinion)’ z_i(t)∈
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