[인공지능] Utility-Based Agents (효용 기반 에이전트)

Serun1017·2024년 10월 28일
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인공지능

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Utilit-Based Agents (효용 기반 에이전트)는 목표를 달성하는 것 뿐만 아니라 목표를 어떤 방식으로 달성할지를 평가하는 "효용 함수"를 사용한다. "효용 함수"는 특정 행동이나 결정의 가치를 측정하고, 에이전트는 효용을 극대화하기 위해 행동을 선택한다. 이는 복잡한 문제 해결과 의사 결정에 사용된다.

Utility-Based Agents.png


Goal-Based Agent 와의 차이점

Utility-Based Agent (효용 기반 에이전트) 와 Goal-Based Agent (목표 기반 에이전트) 의 주요 차이점은 에이전트의 목표 설정과 행동 선택 방식에 있다. 이러한 차이점은 에이전트가 목표를 어떻게 설정하고 달성하는지, 행동을 선택하는 기준, 목표의 유연성 및 의사 결정 방식에 영향을 미친다. 선택된 에이전트 유형은 에이전트 시스템의 목적 및 동작 방식에 따라 결정된다.

  1. Utility-Based Agent (효용 기반 에이전트)

    • 목표 설정 및 목표 달성 방식
      • 효용 기반 에이전트는 명시적인 목표를 가지지 않는다. 대신, 에이전트는 "효용 함수"를 사용하여 특정 행동 또는 결정의 가치를 측정하고 선택한다. 효용 함수는 주로 에이전트의 선호도와 목표에 대한 선호도를 나타낸다.
      • 에이전트는 효용을 극대화하기 위해 행동을 선택하며, 목표를 명시적으로 설정하지 않는다.
    • 목표 수정 및 동적 목표 설정
      • 효용 기반 에이전트는 더 유연하게 목표를 다룬다. 에이전트의 목표는 효용 함수를 통해 지속적으로 평가된다. 따라서 에이전트는 우선 순위를 동적으로 조정하거나 새로운 목표를 설정할 수 있다.
    • 목표 지향성과 의사 결정 기준
      • 효용 기반 에이전트는 목표에 대한 명시적인 설정 없이 효용을 극대화하기 위해 행동을 선택한다. 효용 함수는 목표가 아니라 행동의 가치를 나타낸다.
    • 문제 해결 접근 방식
      • 효용 기반 에이전트는 주로 의사 결정 이론 및 효용 이론을 기반으로 작동하며, 효용 함수를 사용하여 행동 선택을 최적화한다.
  2. Goal-Based Agent (목표 기반 에이전트)

    • 목표 설정 및 목표 달성 방식
      • 목표 기반 에이전트는 미리 정의된 목표를 가지고 있으며, 주로 목표 달성을 중심으로 작동한다. 이 목표는 보통 더 높은 수준의 의도나 원하는 상태를 나타낸다.
      • 목표 기반 에이전트는 목표를 달성하기 위해 환경을 모델링하고 목표를 달성하기 위한 계획을 수립하며, 계획을 조율하고 수정하여 목표를 달성하려고 한다.
    • 목표 수정 및 동적 목표 설정
      • 목표 기반 에이전트는 목표를 수정하거나 변경할 수 있지만, 목표는 일반적으로 고정된 목표로 시작한다. 에이전트가 새로운 목표를 설정하려면 목표 변경 또는 추가 계획이 필요하다.
    • 목표 지향성과 의사 결정 기준
      • 목표 기반 에이전트는 목표 달성을 중심으로 작동하며, 목표를 달성하기 위한 계획을 수립하고 목표 달성을 기준으로 행동을 선택한다.
    • 문제 해결 접근 방식
      • 목표 기반 에이전트는 주로 문제 해결 및 계획 수립을 중심으로 작동하며, 목표를 달성하기 위한 단계적인 계획을 만든다.

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