3방향 의사결정 기반의 퍼지 정보 진화: 사회 네트워크 집단 의사결정의 혁신

Jia, Zhou, Krejcar, Herrera-Viedma 연구팀은 3방향 의사결정(3WD), 동적 네트워크 재구성, 언어적 의견 표현을 통합한 새로운 사회 네트워크 집단 의사결정(SNGDM) 프레임워크를 제시하여, 불확실성과 역동성이 높은 환경에서 더욱 정교하고 효율적인 의사결정 시스템 구축에 기여할 것으로 기대됩니다.

집단 의사결정(GDM)은 불확실성, 역동적인 사회 구조, 모호한 정보로 가득 차 있습니다. Jia, Zhou, Krejcar, Herrera-Viedma 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 획기적인 사회 네트워크 집단 의사결정(SNGDM) 프레임워크를 제시했습니다. 이 프레임워크는 3방향 의사결정(3WD) 이론, 동적 네트워크 재구성, 그리고 언어적 의견 표현을 혁신적으로 통합합니다.

가장 흥미로운 부분은 3WD 메커니즘의 도입입니다. 3WD는 에이전트의 판단에서 나타나는 주저와 모호성을 명확하게 모델링하여 비합리적인 결정을 사전에 방지하는 역할을 합니다. 이는 기존 모델의 한계를 극복하는 중요한 발걸음입니다. 또한, 의견 유사도에 기반한 연결 조정 규칙은 에이전트들이 자신의 의사소통 링크를 적응적으로 업데이트할 수 있도록 지원하며, 끊임없이 변화하는 사회적 관계를 더욱 정확하게 반영합니다.

단순한 수치적 정보가 아닌, 언어적 용어를 사용하여 에이전트의 의견을 표현함으로써 주관적, 모호하거나 불완전한 정보까지 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이는 현실 세계의 복잡한 의사결정 상황을 보다 정확하게 반영하는 핵심 요소입니다.

연구팀은 이 통합 다중 에이전트 의사결정 프레임워크를 다수의 무인 항공기(UAV) 협력적 의사결정 시나리오에 적용했습니다. 시뮬레이션 결과와 합의 분석은 그 효과를 명확히 보여줍니다. 더 나아가, 실험적 비교를 통해 알고리즘이 시스템 안정성을 향상시키고 현실적인 의사결정 행동을 효과적으로 표현하는 장점을 검증했습니다.

이 연구는 불확실성과 역동성이 가득한 사회 네트워크 환경에서의 집단 의사결정에 새로운 지평을 열었습니다. 3WD, 동적 네트워크, 언어적 의견 표현의 조화로운 결합은 향후 다양한 분야에서 더욱 정교하고 효율적인 의사결정 시스템 구축에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다. 특히, 인공지능 기반 시스템의 의사결정 프로세스 개선에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.