論文の概要: Modelling Multi-Agent Epistemic Planning in ASP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03007v1
- Date: Fri, 7 Aug 2020 06:35:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 01:19:58.876373
- Title: Modelling Multi-Agent Epistemic Planning in ASP
- Title（参考訳）: ASPにおけるマルチエージェントてんかん計画のモデル化
- Authors: Alessandro Burigana, Francesco Fabiano, Agostino Dovier, Enrico
Pontelli
- Abstract要約: 本稿では,マルチショット・アンサー・セット・プログラミング・ベース・プランナの実装について述べる。
本稿は, アドホックなエピステミック状態表現とASPソルバの効率を生かしたプランナーが, 文献から収集したベンチマークに対して, 競合的な性能を示すことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.76082318001976
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Designing agents that reason and act upon the world has always been one of
the main objectives of the Artificial Intelligence community. While for
planning in "simple" domains the agents can solely rely on facts about the
world, in several contexts, e.g., economy, security, justice and politics, the
mere knowledge of the world could be insufficient to reach a desired goal. In
these scenarios, epistemic reasoning, i.e., reasoning about agents' beliefs
about themselves and about other agents' beliefs, is essential to design
winning strategies.
This paper addresses the problem of reasoning in multi-agent epistemic
settings exploiting declarative programming techniques. In particular, the
paper presents an actual implementation of a multi-shot Answer Set
Programming-based planner that can reason in multi-agent epistemic settings,
called PLATO (ePistemic muLti-agent Answer seT programming sOlver). The ASP
paradigm enables a concise and elegant design of the planner, w.r.t. other
imperative implementations, facilitating the development of formal verification
of correctness.
The paper shows how the planner, exploiting an ad-hoc epistemic state
representation and the efficiency of ASP solvers, has competitive performance
results on benchmarks collected from the literature. It is under consideration
for acceptance in TPLP.
- Abstract（参考訳）: 世界を推論し行動するエージェントを設計することは、人工知能コミュニティの主要な目的の1つでした。
単純な"ドメインでの計画では、エージェントは世界に関する事実のみに頼ることができるが、経済、安全保障、正義、政治といったいくつかの文脈では、世界の知識が望ましい目標に達するには不十分である。
これらのシナリオでは、エージェントの信念と他のエージェントの信念を推論する疫学的推論が、勝利戦略の設計に不可欠である。
本稿では,宣言型プログラミング技術を利用したマルチエージェント・エピステミック・セッティングにおける推論の問題に対処する。
特に,マルチショットAnswer Setベースのプランナの実装について,PLATO (ePistemic muLti-agent Answer seT programming sOlver) と呼ばれるマルチエージェントのエピステミック設定で推論できる。
aspパラダイムは、プランナー、w.r.t.その他の命令的実装の簡潔でエレガントな設計を可能にし、正確性の形式的検証の開発を容易にする。
本稿は, アドホックなエピステミック状態表現とASPソルバの効率を生かしたプランナーが, 文献から収集したベンチマークに対して, 競合的な性能を示すことを示す。
TPLPの受け入れは検討中である。
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