Hybrydowy model agenta w systemach wieloagentowych

• Autorzy: Janusz Tyburcy , Jerzy Surma
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W niniejszym artykule pragniemy zaprezentować projekt modelu systemu wieloagentowego składającego się z niejednorodnych agentów, których podsystem odpowiadający za zachowanie agenta jest połączeniem sytemu regułowego z mechanizmem wnioskowania do przodu oraz systemu opartego na metodzie wnioskowania na podstawie przypadków (case-based reasoning). Takie zestawienie wydaje nam się szczególnie interesujące w sytuacji, kiedy z jednej strony posiadamy szeroką wiedzę o środowisku, w którym działa agent, oraz częściową wiedzę dziedzinową potrzebną agentowi do rozwiązania postawionych przed nim zadań, z drugiej zaś strony zależy nam na pozyskaniu nowej, jeszcze nie znanej wiedzy o zachowaniu i postępowaniu innych agentów. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Sztuczna inteligencja; Materiały konferencyjne; Symulacja wieloagentowa

EN

Artificial intelligence; Conference materials; Multi-agent based simulation

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
• Rocznik: 1999
• Numer: nr 815 Pozyskiwanie wiedzy z baz danych
• Strony: 86--95

Twórcy

autor

Janusz Tyburcy

• Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu

autor

Jerzy Surma

• Politechnika Wrocławska

Bibliografia

• Bradshaw J., (1998): An Introduction to Software Agents.
• Brooks R.A. (1991): Intelligence without Representation. "Artificial Intelligence". 47: 139-159.
• Brooks R.A. (1986): A Robust Layered Control System for a Mobile Robot. "IEEE Journal of Robotics and Automation", 2(4): 14-23.
• Chapman D. (1987): Planning for Conjuctive Goals. "Artificial Intelligence". 33(2): 333-378.
• Clips (1998): http://www.siliconwalleyone.com/clips.htm.
• Fikes R.E., Nilsson N.J. (1971): STRIPS: A New Approach to the Application of Theorem Proving to Problem Solving. "Artificial Intelligence", 2(3-4): 227-232.
• Golding, A.R., Rosenbloom P.S. (1996): Improving Accuracy by Combining Rule-Based and Case-Based Reasoning. "Artificial Intelligence" 87: 215-254.
• Hammond K. (1990): Explaining and Repairing Plans that Fail. "Artificial Intelligence". 45: 173-228.
• Knoblock C.A., Ambite J.L. (1997): Agents for Information Gathering. In Software Agents, ed. J. Bradshaw, AAAI Press/The MIT Press: 347-374.
• Kolodner J. (1993): Case-Based Reasoning. Morgan Kaufmann.
• Lesser V.R. (1995): Multiagents Systems: An Emerging Subdiscipline of AI. "ACM Computing Surveys", 27: 340-3422.
• Maes P. (1990): Situated Agents Can Have Goals. In Designing Autonomous Agents: Theory and Practice from Biology to Engineering and Back. ed. P. Maes, MIT Press/Bradford Books, 1990.
• Maes P., Kozierok R. (1993): Learning Interface Agents. Proceedings of AAAI-93, the Eleventh Nationale Conference on Artificial Intelligence, MIT Press.
• Maes P. (1995): Modeling Adaptive Autonomous Agents. In Artificial Life: An Overview, ed. C.G. Langton, Cambridge, Mass., MIT Press: 135-162.
• Malec J. (1998): A Unified Approach to Intelligent Agency.
• Mallone T.W., Fikes R.E., Grant K.R., Howard M.T. (1988): A Market-like Task Scheduler for Distributed Computing Environments. In 7he Ecology of Computation, ed. B. Huberman, North-Holland 1988.
• Nilsson N.J. (1994): Teleo-Reactive Programs for Agent Control. "Journal of Artificial Intelligence Research". 1: 193-158.
• Quinlan, J.R. (1993): C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann, San Mateo.
• Ram A., Santamaria J.C. (1997): Continuous Case-Based Reasoning. "Artificial Intelligence", 90: 25-77.
• Riesbeck C., Schank R. (1989): Inside Case-Based Reasoning. Lawrence Erlbaum.
• Stone P., Veloso M. (1996): Multiaget Systems: A Survey from a Machine Learnig Perspective, IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering (TKDE).
• Suchman L.A. (1987): Plans and Situated Actions: The Problem of Human-Machine Communication. Cambridge Univeristy Press.
• Surma J., Vanhoof K. (1995): Integrating Rules and Cases for the Classification Task. In ed. Veloso & Aamodt, Case-Based Reasoning: Research and Development. Proceedings of the First International Case-Based Reasoning Conference, ICCBR'95. Springer Verlag: 325-334.
• Surma J.,, Tyburcy J. (1998): A Study on Competence-Preserving Case Replacing Strategies in Case-Based Reasoning. 4th European Workshop on Case-Based Reasoning, Dublin, Ireland 1998.
• Surma J., Vanhoof K. (1998): An Empirical Study on Combining Instance-Based and Rule-Based Classifiers. In Proceedings of the АААГ98 Spring Symposium on Multimodal Reasoning, AAAI Press.
• Sutton R.S. ed. (1992): Special Issue on Reinforcement Learning. "Machine Learning". 8 (3-4).
• Travers M. (1989): Animal Construction Kits. In Artificial Life, ed. C.G. Langton, Addison Wesley.
• Tyrrell T. (1993): Defining Action Selection Problem. PhD Thesis, Centre for Cognitive Science, University of Edinburgh.
• Veloso M.M. (1994): Plannining and Learning by Analogical Reasoning. Springer Verlag.
• Watson I. (1997): Applying Case-Based Reasoning. Morgan Kaufmann, San Mateo.