論文の概要: Comprehensive Multi-Agent Epistemic Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08301v1
• Date: Fri, 17 Sep 2021 01:50:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-21 01:51:27.936145
• Title: Comprehensive Multi-Agent Epistemic Planning
• Title（参考訳）: 総合的マルチエージェントてんかん計画
• Authors: Francesco Fabiano (University of Udine)
• Abstract要約: この写本は、MEP(Multi-Adnt Epistemic Planning)として知られる特殊な計画に重点を置いている。 EPは、エージェントが知識/信任状態の空間で理由付けを行い、開始状態から望ましい状態に到達する計画を見つけようとする自動計画環境を指す。 その一般的な形であるMEP問題(英語版)は、世界の状態とエージェント間の情報の流れの両方を推論する必要がある複数のエージェントを含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the last few years, the concept of Artificial Intelligence has become central in different tasks concerning both our daily life and several working scenarios. Among these tasks automated planning has always been central in the AI research community. In particular, this manuscript is focused on a specialized kind of planning known as Multi-agent Epistemic Planning (MEP). Epistemic Planning (EP) refers to an automated planning setting where the agent reasons in the space of knowledge/beliefs states and tries to find a plan to reach a desirable state from a starting one. Its general form, the MEP problem, involves multiple agents who need to reason about both the state of the world and the information flows between agents. To tackle the MEP problem several tools have been developed and, while the diversity of approaches has led to a deeper understanding of the problem space, each proposed tool lacks some abilities and does not allow for a comprehensive investigation of the information flows. That is why, the objective of our work is to formalize an environment where a complete characterization of the agents' knowledge/beliefs interaction and update is possible. In particular, we aim to achieve such goal by defining a new action-based language for multi-agent epistemic planning and to implement an epistemic planner based on it. This solver should provide a tool flexible enough to reason on different domains, e.g., economy, security, justice and politics, where considering others' knowledge/beliefs could lead to winning strategies.
• Abstract（参考訳）: ここ数年、人工知能の概念は、日々の生活といくつかの作業シナリオの両方に関して、さまざまなタスクの中心になってきた。 これらのタスクの中で、自動計画は常にAI研究コミュニティの中心にある。 特に、この写本は、MEP(Multi-Adnt Epistemic Planning)として知られる特殊な計画に重点を置いている。 エピステミックプランニング(EP: Epistemic Planning)とは、エージェントが知識/理解状態の空間に理由を持ち、開始状態から望ましい状態に到達する計画を見つけようとする、自動的な計画環境を指す。 その一般的な形式であるmep問題には、世界の状況とエージェント間の情報の流れの両方を判断する必要がある複数のエージェントが含まれている。 MEP問題に対処するために、いくつかのツールが開発され、様々なアプローチが問題空間の深い理解につながっているが、それぞれのツールにはいくつかの能力がなく、情報フローの包括的な調査ができない。 そのため、我々の研究の目的は、エージェントの知識/信頼の相互作用と更新の完全な特徴付けが可能な環境を定式化することです。 特に,マルチエージェント認識計画のための新たなアクションベース言語を定義し,それに基づく認識プランナーの実装を目標としている。 このソルバは、経済、安全保障、正義、政治など、さまざまなドメインを推論できるほど柔軟で、他人の知識や信条を考慮すれば、勝利戦略に繋がることのできるツールを提供するべきである。

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