유비쿼터스 컴퓨팅에서 멀티에이전트 시스템은 효과적으로 분산된 리소스를 사용함으로써 사용자들에게 지능적인 서비스들을 제공할 수 있다. 멀티에이전트 시스템에서 에이전트의 이주를 활용한 일반적인 동적 부하 분산 방식은 일시적인 부하의 증가에도 에이전트를 이주시킴으로 시스템의 부하를 증가시킨다. 본 논문에서는 에이전트들의 부하 상태를 판별하기 위해 수식화된 모델을 제시하고 히스토리 데이터를 이용한 예측 기법을 제안한다. 또한 동적 부하분산 방식을 위한 적절한 정책들을 적용하여 효과적인 부하 분산 방식을 제안한다. 멀티 에이전트 시스템을 통해 수행한 실험에서는 제안된 기법의 예측 값과 실제 에이전트의 부하 측정값과 유사함을 보여준다. 또한 서비스의 요청이 증가할 때 제안된 방식에 의해 선택된 에이전트를 이주시킴으로써 기존 기법과 비교하여 상당히 감소된 서비스 응답시간을 보여준다.
Multi-agent system in the ubiquitous computing environment can provide customized services to the users by effectively utilizing the distributed resources. The existing dynamic load balancing approach invokes the migration of agents even for temporal imbalance of the loads. In this paper we propose a prediction-based dynamic load balancing scheme which can effectively avoid unnecessary agent migration. An experiment reveals that the proposed approach significantly reduces the service response time compared with the existing scheme. It enables the agent system to quickly adapt to the environment change through effective load balancing.
