모델 기반 반응 에이전트
모델 기반 반응 에이전트(Model-Based Reflex Agents)는 이전의 경험이나 상태를 고려하지 않는 단순 반응 에이전트를 보완한 것입니다. 따라서 ‘조건-실행 규칙’에 따라 작업을 수행하되 상태(State)2를 고려하여 의사 결정을 내립니다.
모델 기반 반응 에이전트의 장단점은 다음 표와 같습니다.
▼ 표 4-4 모델 기반 반응 에이전트의 장단점
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구분 |
항목 |
설명 |
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장점 |
빠르고 효율적인 의사 결정 |
에이전트는 환경에 대해 빠르고 효율적인 결정을 내릴 수 있음 |
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환경 변화에 대한 적응력 |
내부 모델을 업데이트하여 환경 변화에 유연하게 대응할 수 있음 |
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단점 |
유지 비용 증가 |
내부 모델을 구축하고 지속적으로 업데이트해야 하므로 많은 계산 자원과 처리 시간 소요 |
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환경의 복잡성을 완벽히 반영하기 어려움 |
실제 환경의 복잡성을 충분히 반영하지 못할 수 있으며, 예기치 않은 상황에 대한 정확한 예측이 어려울 수 있음 |