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 Schรคfer. 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: 51991โ€“52008. arXiv:2303.17760. S2CIDย 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): 479โ€“499. arXiv:1708.05872. doi:10.1007/s11192-011-0468-9. hdl:1893/3378. S2CIDย 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): 9โ€“es. CiteSeerXย 10.1.1.65.4539. doi:10.1145/1255438.1255441. S2CIDย 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; etย al. (2013). "Agent-Based Information Infrastructure for Disaster Management" (PDF). Intelligent Systems for Crisis Management. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. hlm.ย 349โ€“355. doi:10.1007/978-3-642-33218-0_26. ISBNย 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: 140โ€“150. doi:10.1109/TCNS.2019.2913619. S2CIDย 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


๐Ÿ“š Artikel Terkait di Wikipedia

Teori pemilihan sosial

2nd Edition, Abstract. Shoham, Yoav; Leyton-Brown, Kevin (2009). Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. New York: Cambridge

Strategi stabil evolusioner

30โ€“61. Blackwell, Oxford. Shoham, Yoav; Leyton-Brown, Kevin (2009). Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. New York: Cambridge

Efektivitas tim

ร–ztรผrk, Pinar; Rossland, Kari; Gundersen, Odd Erik (21 November 2008). "A multiagent framework for coordinated parallel problem solving". Applied Intelligence

Kecerdasan kolektif

Computational Collective Intelligence. Semantic Web, Social Networks and Multiagent Systems: First International Conference, ICCCI 2009, Wroclaw, Poland, October

Negosiasi otomatis

(2001). "Automated negotiation and decision making in multiagent environments". Multi-agents Systems and Applications. Springer-Verlag New York, Inc. hlm