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Simplified Semantic Structures for Representing Belief States in Multi-Agent Environments Structures sémantiques simplifiées pour représenter les états de croyance dans des environnements multi-agents

Hirofumi KATSUNO, Hideki ISOZAKI

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Résumé:

La modélisation d’un système complexe en tant que système multi-agents est l’une des manières les plus prometteuses de concevoir un système vaste et complexe. Si nous pouvons supposer que chaque agent dans un système multi-agents a des états mentaux (croyances, connaissances, désirs, etc.), nous pouvons formaliser les comportements de chaque agent de manière abstraite sans être gêné par les détails de mise en œuvre du système. Nous présentons des structures sémantiques utiles pour représenter les états de croyance dans des environnements multi-agents. L'une des structures est une restriction des structures partielles de Kripke étudiées par Jaspars et Thijsse : nous supposons que chaque agent peut accéder depuis un état d'une structure à au plus un état. Nous appelons les structures restreintes des structures Kripke partielles à enfant unique. Nous montrons quelques propriétés des structures de Kripke partielles pour enfants uniques. Une autre structure est une restriction des structures alternatives non standard définies par Fagin et al. pour traiter le problème de la logique-omniscience. Nous montrons plusieurs relations entre les structures partielles de Kripke et la restriction des structures alternatives non standard. En utilisant les résultats, nous montrons que les résultats d’un algorithme d’estimation de croyance que nous avons développé précédemment peuvent être caractérisés en utilisant des structures de Kripke partielles pour enfants uniques. Enfin, nous montrons que les structures de Kripke partielles pour enfants uniques sont plus appropriées au problème d’estimation des croyances que les structures non standard restreintes.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E84-D No.1 pp.129-141
Date de publication
2001/01/01
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Intelligence artificielle, sciences cognitives

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