論文の概要: Norm Identification through Plan Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02627v1
- Date: Tue, 6 Oct 2020 11:18:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-10 07:24:23.481515
- Title: Norm Identification through Plan Recognition
- Title（参考訳）: 計画認識による規範同定
- Authors: Nir Oren and Felipe Meneguzzi
- Abstract要約: 社会的なルールは、マルチエージェント社会に行動的安定性の度合いを提供することを目的としている。
規範的システムの多くの実装は、以下の仮定の様々な組み合わせを仮定する。
解析に基づく計画認識と階層型タスクネットワーク(HTN)計画機構を組み合わせたノルム識別機構を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.387008072671005
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Societal rules, as exemplified by norms, aim to provide a degree of
behavioural stability to multi-agent societies. Norms regulate a society using
the deontic concepts of permissions, obligations and prohibitions to specify
what can, must and must not occur in a society. Many implementations of
normative systems assume various combinations of the following assumptions:
that the set of norms is static and defined at design time; that agents joining
a society are instantly informed of the complete set of norms; that the set of
agents within a society does not change; and that all agents are aware of the
existing norms. When any one of these assumptions is dropped, agents need a
mechanism to identify the set of norms currently present within a society, or
risk unwittingly violating the norms. In this paper, we develop a norm
identification mechanism that uses a combination of parsing-based plan
recognition and Hierarchical Task Network (HTN) planning mechanisms, which
operates by analysing the actions performed by other agents. While our basic
mechanism cannot learn in situations where norm violations take place, we
describe an extension which is able to operate in the presence of violations.
- Abstract（参考訳）: 社会ルールは、規範が示すように、多エージェント社会に行動安定性の程度を提供することを目的としている。
ノルムは、許可、義務、禁止という非合法的な概念を用いて社会を規制し、社会で何が起こり得るか、必要でなければいけないかを特定する。
規範的システムの多くの実装は、標準の集合は設計時に静的で定義されているという仮定、社会に参加するエージェントはすぐに規範の完全な集合を知らせられる、社会内のエージェントの集合は変化しない、そして全てのエージェントは既存の規範を認識しているという仮定の様々な組み合わせを仮定している。
いずれかの仮定が取り下げられた場合、エージェントは、現在社会に存在している規範の集合を識別するか、あるいは不意に規範に違反するリスクを負うメカニズムが必要である。
本稿では,解析に基づく計画認識と階層型タスクネットワーク(htn)計画機構を組み合わせた規範識別機構を開発し,他のエージェントによる行動解析を行う。
我々の基本的なメカニズムは、規範違反が発生した状況では学べないが、違反発生時に動作可能な拡張について述べる。
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