論文の概要: Intention Recognition for Multiple Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02513v1
• Date: Sun, 5 Dec 2021 08:50:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 16:44:35.580727
• Title: Intention Recognition for Multiple Agents
• Title（参考訳）: 複数のエージェントに対する意図認識
• Authors: Zhang Zhang, Yifeng Zeng, Yingke Chen
• Abstract要約: エージェントの振る舞いをモデル化するための規範的なアプローチを採用します。 行動モデルにランドマークを導入します。 アクションシーケンスのみを計画にフォーカスすることで、モデルを洗練します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.728085459365651
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intention recognition is an important step to facilitate collaboration in multi-agent systems. Existing work mainly focuses on intention recognition in a single-agent setting and uses a descriptive model, e.g. Bayesian networks, in the recognition process. In this paper, we resort to a prescriptive approach to model agents' behaviour where which their intentions are hidden in implementing their plans. We introduce landmarks into the behavioural model therefore enhancing informative features for identifying common intentions for multiple agents. We further refine the model by focusing only action sequences in their plan and provide a light model for identifying and comparing their intentions. The new models provide a simple approach of grouping agents' common intentions upon partial plans observed in agents' interactions. We provide experimental results in support.
• Abstract（参考訳）: 意図認識はマルチエージェントシステムにおける協調を促進する重要なステップである。 既存の研究は主に単一エージェント環境での意図認識に重点を置いており、認識プロセスではベイズネットワークなどの記述モデルを使用している。 本稿では,計画実行において意図が隠されているモデルエージェントの行動に規範的アプローチを適用する。 行動モデルにランドマークを導入することで,複数のエージェントの共通の意図を特定するための情報的特徴を高める。 さらに,計画中の行動系列のみに注目してモデルを洗練し,意図を識別・比較するための軽量モデルを提供する。 新しいモデルは、エージェントの相互作用に見られる部分的なプランに対するエージェントの共通の意図をグループ化する単純なアプローチを提供する。 サポートに実験結果を提供する。

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