Agen refleks sederhana
Agen pembelajar

Sistem multiagen (MAS: multi-agent system atau "sistem swaorganisasi") adalah sistem terkomputerisasi yang terdiri atas sejumlah agen cerdas yang saling berinteraksi.[1][2] Sistem multiagen mampu memecahkan masalah yang sulit atau bahkan mustahil diselesaikan oleh satu agen tunggal atau sistem monolitik.[3] Kecerdasan dalam sistem ini dapat mencakup pendekatan metodis, fungsional, prosedural, algoritme pencarian ataupun pembelajaran penguatan.[4] Dengan kemajuan dalam model bahasa besar (LLM), sistem multiagen berbasis LLM muncul sebagai bidang penelitian baru yang memungkinkan interaksi dan koordinasi yang lebih canggih di antara para agen.[5]

Meskipun memiliki banyak kesamaan, sistem multiagen tidak selalu sama dengan model berbasis agen (ABM: agent-based model). Tujuan dari ABM adalah mencari pemahaman penjelas mengenai perilaku kolektif agen-agen (tidak harus "cerdas") yang mengikuti seperangkat aturan sederhana, biasanya dalam sistem alami, alih-alih memecahkan masalah praktis atau rekayasa tertentu. Istilah ABM cenderung lebih sering digunakan dalam ranah sains, sementara MAS lebih lazim digunakan dalam bidang teknik dan teknologi.[6]

Beberapa penerapan di mana penelitian sistem multiagen dapat memberikan pendekatan yang tepat antara lain pada perdagangan daring,[7] penanggulangan bencana,[8][9] pengawasan target,[10] serta pemodelan struktur sosial.[11]

Referensi

sunting
  1. ^ Yoav Shoham, Kevin Leyton-Brown. Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. Cambridge University Press, 2009. http://www.masfoundations.org/
  2. ^ H. Pan; M. Zahmatkesh; F. Rekabi-Bana; F. Arvin; J. Hu "T-STAR: Time-Optimal Swarm Trajectory Planning for Quadrotor Unmanned Aerial Vehicles" IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2025.
  3. ^ Hu, J.; Turgut, A.; Lennox, B.; Arvin, F., "Robust Formation Coordination of Robot Swarms with Nonlinear Dynamics and Unknown Disturbances: Design and Experiments" IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 2021.
  4. ^ Stefano V. Albrecht, Filippos Christianos, Lukas Schäfer. Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches. MIT Press, 2024. https://www.marl-book.com/
  5. ^ Li, Guohao (2023). "Camel: Communicative agents for "mind" exploration of large language model society" (PDF). Advances in Neural Information Processing Systems. 36: 51991–52008. arXiv:2303.17760. S2CID 257900712.
  6. ^ Niazi, Muaz; Hussain, Amir (2011). "Agent-based Computing from Multi-agent Systems to Agent-Based Models: A Visual Survey" (PDF). Scientometrics. 89 (2): 479–499. arXiv:1708.05872. doi:10.1007/s11192-011-0468-9. hdl:1893/3378. S2CID 17934527.
  7. ^ Rogers, Alex; David, E.; Schiff, J.; Jennings, N.R. (2007). "The Effects of Proxy Bidding and Minimum Bid Increments within eBay Auctions". ACM Transactions on the Web. 1 (2): 9–es. CiteSeerX 10.1.1.65.4539. doi:10.1145/1255438.1255441. S2CID 207163424. Diarsipkan dari asli tanggal 2 April 2010. Diakses tanggal 18 Maret 2008.
  8. ^ Schurr, Nathan; Marecki, Janusz; Tambe, Milind; Scerri, Paul; Kasinadhuni, Nikhil; Lewis, J.P. (2005). "The Future of Disaster Response: Humans Working with Multiagent Teams using DEFACTO". Diarsipkan (PDF) dari versi aslinya tanggal 3 Juni 2013. Diakses tanggal 8 Januari 2024.
  9. ^ Genc, Zulkuf; et al. (2013). "Agent-Based Information Infrastructure for Disaster Management" (PDF). Intelligent Systems for Crisis Management. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. hlm. 349–355. doi:10.1007/978-3-642-33218-0_26. ISBN 978-3-642-33217-3.
  10. ^ Hu, Junyan; Bhowmick, Parijat; Lanzon, Alexander (2020). "Distributed Adaptive Time-Varying Group Formation Tracking for Multiagent Systems With Multiple Leaders on Directed Graphs". IEEE Transactions on Control of Network Systems. 7: 140–150. doi:10.1109/TCNS.2019.2913619. S2CID 149609966.
  11. ^ Sun, Ron; Naveh, Isaac (30 Juni 2004). "Simulating Organizational Decision-Making Using a Cognitively Realistic Agent Model". Journal of Artificial Societies and Social Simulation.

Bacaan lanjutan

sunting


📚 Artikel Terkait di Wikipedia

Pemrograman berorientasi agen

Pade 1.0 documentation". Poslad, S (2007). "Specifying Protocols for Multi-agent System Interaction". ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems

Exynos

adalah serangkaian sistem pada chip ARM yang dikembangkan oleh divisi System LSI Samsung Electronics dan diproduksi oleh Samsung Foundry. Exynos adalah

Konsep Telepon Seluler 5G

IP seluler dalam 5G, dan setiap koneksi seluler menggunakan FA (Foreign Agent), CoA (Care of Address) tetap melakukan pemetaan pada alamat tetap IPv6

Grand Theft Auto V

diam-diam melumpuhkan warga sipil dengan alat pelarut zat gas (incapacitating agent) atau menyerbu langsung ke lokasi dengan senjata api. Setiap karakter memiliki

Pusat panggilan

panggilan, rata-rata durasi panggilan termasuk waktu wrap-up, lama durasi waktu agent online, durasi panggilan dalam antrean, jumlah panggilan dalam antrean,

Hokky Situngkir

neural network, distribusi & mekanika statistik, peta Poincare, multi-agent model, agent based model, simulasi mikro, pohon ultrametrik, dll. Riset-riset

Daftar permainan arkade

topics Killer List of Videogames List of pinball machines Nintendo Super System (a selection of SNES games) http://www.arcade-history.com/

Malaysia Airlines Penerbangan 370

"Missing Malaysia Airlines Flight MH370: Iranian Middleman Asked Thai Agent to Book Tickets on Stolen Passports". International Business Times. UK.