1,528 research outputs found
Computing Truth of Logical Statements in Multi-Agents’ Environment
Thispaperdescribeslogical models and computational algorithmsforlogical statements(specs) including various versions ofChanceDiscovery(CD).The approachisbased attemporal multi-agentlogic. Prime question is how to express most essential properties of CD in terms of temporal logic (branching time multi-agents’ logic or a linear one), how to define CD by formulas in logical language. We, as an example, introduce several formulas in the language of temporal multi-agent logic which may express essential properties of CD. Then we study computational questions (in particular, using some light modification of the standard filtration technique we show that the constructed logic has the finite-model property with effectively computable upper bound; this proves that the logic is decidable and provides a decision algorithm). At the final part of the paper we consider interpretation of CD via uncertainty and plausibility in an extension ofthelineartemporallogicLTL and computationfortruth values(satisfiability) ofits formulas.Представленная статья посвящена построению логических моделей различных версий теории случайных открытий (СО) и описанию вычислительных алгоритмов для логических высказываний. Предлагаемый нами подход основывается на многоагентной временной логике. Главный вопрос состоит в том, как можно было бы выразить самые существенные свойства СО в терминах временной логики, многоагентной логики с ветвящимся временем или линейной логики и вообще как определить СО с помощью формул языка логики. Нами в статье введено несколько формул на языке многоагентной временной логики, которые способны выразить существенные свойства СО. Используя некоторую модифицированную стандартную технику фильтрации, мы показали, что сконструированная таким образом логика имеет свойство финитной аппроксимируемости с эффективно вычислимой верхней границей. Это доказывает, что такая логика разрешима и нами предъявлен алгоритм разрешения. В заключительной части статьи мы рассматриваем интерпретацию СО посредством неопределённости и вероятности в расширении временной линейной логики и вычисление истинностных значений её формул
SPA: Verbal Interactions between Agents and Avatars in Shared Virtual Environments using Propositional Planning
We present a novel approach for generating plausible verbal interactions
between virtual human-like agents and user avatars in shared virtual
environments. Sense-Plan-Ask, or SPA, extends prior work in propositional
planning and natural language processing to enable agents to plan with
uncertain information, and leverage question and answer dialogue with other
agents and avatars to obtain the needed information and complete their goals.
The agents are additionally able to respond to questions from the avatars and
other agents using natural-language enabling real-time multi-agent multi-avatar
communication environments.
Our algorithm can simulate tens of virtual agents at interactive rates
interacting, moving, communicating, planning, and replanning. We find that our
algorithm creates a small runtime cost and enables agents to complete their
goals more effectively than agents without the ability to leverage
natural-language communication. We demonstrate quantitative results on a set of
simulated benchmarks and detail the results of a preliminary user-study
conducted to evaluate the plausibility of the virtual interactions generated by
SPA. Overall, we find that participants prefer SPA to prior techniques in 84\%
of responses including significant benefits in terms of the plausibility of
natural-language interactions and the positive impact of those interactions
A Data-Driven Approach for Modeling Agents
Agents are commonly created on a set of simple rules driven by theories, hypotheses, and assumptions. Such modeling premise has limited use of real-world data and is challenged when modeling real-world systems due to the lack of empirical grounding. Simultaneously, the last decade has witnessed the production and availability of large-scale data from various sensors that carry behavioral signals. These data sources have the potential to change the way we create agent-based models; from simple rules to driven by data. Despite this opportunity, the literature has neglected to offer a modeling approach to generate granular agent behaviors from data, creating a gap in the literature.
This dissertation proposes a novel data-driven approach for modeling agents to bridge the research gap. The approach is composed of four detailed steps including data preparation, attribute model creation, behavior model creation, and integration. The connection between and within each step is established using data flow diagrams.
The practicality of the approach is demonstrated with a human mobility model that uses millions of location footprints collected from social media. In this model, the generation of movement behavior is tested with five machine learning/statistical modeling techniques covering a large number of model/data configurations. Results show that Random Forest-based learning is the most effective for the mobility use case. Furthermore, agent attribute values are obtained/generated with machine learning and translational assignment techniques.
The proposed approach is evaluated in two ways. First, the use case model is compared to another model which is developed using a state-of-the-art data-driven approach. The model’s prediction performance is comparable to the state-of-the-art model. The plausibility of behaviors and model structure in the use case model is found to be closer to real-world than the state-of-the-art model. This outcome indicates that the proposed approach produces realistic results. Second, a standard mobility dataset is used for driving the mobility model in place of social media data. Despite its small size, the data and model resembled the results gathered from the primary use case indicating the possibility of using different datasets with the proposed approach
Recommended from our members
Diagnosing runtime violations of security and dependability properties
Monitoring the preservation of security and dependability (S&D) properties of complex software systems is widely accepted as a necessity. Basic monitoring can detect violations but does not always provide sufficient information for deciding what the appropriate response to a violation is. Such decisions often require additional diagnostic information that explains why a violation has occurred and can, therefore, indicate what would be an appropriate response action to it. In this thesis, we describe a diagnostic procedure for generating explanations of violations of S&D properties developed as extension of a runtime monitoring framewoek, called EVEREST. The procedure is based on a combination of abductive and evidential reasoning about violations of S&D properties which are expressed in Event Calculus
Proceedings of The Multi-Agent Logics, Languages, and Organisations Federated Workshops (MALLOW 2010)
http://ceur-ws.org/Vol-627/allproceedings.pdfInternational audienceMALLOW-2010 is a third edition of a series initiated in 2007 in Durham, and pursued in 2009 in Turin. The objective, as initially stated, is to "provide a venue where: the cost of participation was minimum; participants were able to attend various workshops, so fostering collaboration and cross-fertilization; there was a friendly atmosphere and plenty of time for networking, by maximizing the time participants spent together"
Stories within Immersive Virtual Environments
[eng] How can we use immersive and interactive technologies to portray stories?How can we take advantage of the fact that within immersive virtual en-vironments people tend to respond realistically to virtual situations andevents to develop narrative content? Stories in such a media would allowthe participant to contribute to the story and interact with the virtualcharacters while the narrative plot would not change, or change only upto how it was decided a priori. Participants in such a narrative would beable to freely interact within the virtual environments and yet still beaware of the main trust of the stories presented. How can we preserve the‘respond as if it is real’ phenomenon induced by these technologies, butalso develop an unfolding plot in this environment? In other words, canwe develop a story, conserving the structure, its psychological and cul-tural richness and the emotional and cognitive involvement it supposes,in an interactive and immersive audiovisual space?In recent years Virtual Reality therapy has shown that an Immersive Vir-tual Environment (IVE) with a predetermined plot can be experienced asan interactive narrative. For example, in the context of Post TraumaticStress Disorder treatment, the reactions of the participants and the thera-peutic impact suggest that an IVE is a qualitatively different experiencethan classical audiovisual content. However, the methods to develop suchkind of content are not systematic, and the consistency of the experienceis only granted by a therapist or operator controlling in real time theunfolding narrative. Can a story with a strong classical plot be renderedin an automated and interactive immersive virtual environment?..[cat] Podem emprar la realitat virtual immersiva per contar històries? Com po-dem aprofitar el fet que dins dels entorns virtuals immersius les personestendeixen a respondre de manera realista a les situacions i esdevenimentsvirtuals per desenvolupar històries? Els participants en aquest tipus denarrativa podrien interactuar lliurement amb els entorns virtuals i noobstant això experimentarien les històries presentades com a plausibles iconsistents. Una història en aquest medi audiovisual permetria als parti-cipants interactuar amb els personatges virtuals i contribuir activamentals esdeveniments escenificats en l’entorn virtual. Malgrat això, la tramaestablerta a priori no canviaria, o canviaria només dins els marges es-tablerts per l’autor. Com podem preservar el fet que hom tendeix a "re-spondre com si fos real" induït per aquestes tecnologies mentre desenvolu-pem una trama en aquests entorns? En altres paraules, podem desenvolu-par una història conservant-ne l’estructura, la riquesa cultural i psicolò-gica i la implicació emocional i cognitiva que suposa, en una realitatvirtual immersiva i interactiva?Recentment la teràpia de realitat virtual ha mostrat que un entorn vir-tual amb un guió preestablert pot ser percebut com una narració inter-activa. Per exemple, en el context del tractament de Trastorns per EstrèsPostraumàtic, les reaccions i impactes terapèutics suggereixen que pro-voca una sensació de realitat que en fa una experiència qualitativamentdiferent als continguts audiovisuals clàssics. No obstant això, la consistèn-cia de l’experiència tan sols pot ser garantida si un un terapeuta o op-erador controla en temps real el flux dels esdeveniments constituint elguió narratiu. Podem representar un guió clàssic en un entorn virtualautomatitzat?..
The Role of preferences in logic programming: nonmonotonic reasoning, user preferences, decision under uncertainty
Intelligent systems that assist users in fulfilling complex tasks need a concise and processable representation of incomplete and
uncertain information. In order to be able to choose among different options, these systems also need a compact and processable
representation of the concept of preference.
Preferences can provide an effective way to choose the best solutions to a given problem. These solutions can represent the most
plausible states of the world when we model incomplete information, the most satisfactory states of the world when we express
user preferences, or optimal decisions when we make decisions under uncertainty.
Several domains, such as, reasoning under incomplete and uncertain information, user preference modeling, and qualitative
decision making under uncertainty, have benefited from advances on preference representation. In the literature, several symbolic
approaches of nonclassical reasoning have been proposed. Among them, logic programming under answer set semantics offers a
good compromise between symbolic representation and computation of knowledge and several extensions for handling
preferences.
Nevertheless, there are still some open issues to be considered in logic programming. In nonmonotonic reasoning, first, most
approaches assume that exceptions to logic program rules are already specified. However, sometimes, it is possible to consider
implicit preferences based on the specificity of the rules to handle incomplete information. Secondly, the joint handling of
exceptions and uncertainty has received little attention: when information is uncertain, the selection of default rules can be a matter
of explicit preferences and uncertainty. In user preference modeling, although existing logic programming specifications allow to
express user preferences which depend both on incomplete and contextual information, in some applications, some preferences in
some context may be more important than others. Furthermore, more complex preference expressions need to be supported. In
qualitative decision making under uncertainty, existing logic programming-based methodologies for making decisions seem to lack
a satisfactory handling of preferences and uncertainty.
The aim of this dissertation is twofold: 1) to tackle the role played by preferences in logic programming from different perspectives,
and 2) to contribute to this novel field by proposing several frameworks and methods able to address the above issues. To this
end, we will first show how preferences can be used to select default rules in logic programs in an implicit and explicit way. In
particular, we propose (i) a method for selecting logic program rules based on specificity, and (ii) a framework for selecting
uncertain default rules based on explicit preferences and the certainty of the rules. Then, we will see how user preferences can be
modeled and processed in terms of a logic program (iii) in order to manage user profiles in a context-aware system and (iv) in order
to propose a framework for the specification of nested (non-flat) preference expressions. Finally, in the attempt to bridge the gap
between logic programming and qualitative decision under uncertainty, (v) we propose a classical- and a possibilistic-based logic
programming methodology to compute an optimal decision when uncertainty and preferences are matters of degrees.Els sistemes intel.ligents que assisteixen a usuaris en la realització de tasques complexes necessiten
una representació concisa i formal de la informació que permeti un raonament nomonòton
en condicions d’incertesa. Per a poder escollir entre les diferents opcions, aquests
sistemes solen necessitar una representació del concepte de preferència.
Les preferències poden proporcionar una manera efectiva de triar entre les millors solucions
a un problema. Aquestes solucions poden representar els estats del món més plausibles
quan es tracta de modelar informació incompleta, els estats del món més satisfactori
quan expressem preferències de l’usuari, o decisions òptimes quan estem parlant de presa
de decisió incorporant incertesa.
L’ús de les preferències ha beneficiat diferents dominis, com, el raonament en presència
d’informació incompleta i incerta, el modelat de preferències d’usuari, i la presa de decisió
sota incertesa. En la literatura, s’hi troben diferents aproximacions al raonament no clàssic
basades en una representació simbòlica de la informació. Entre elles, l’enfocament de programació
lògica, utilitzant la semàntica de answer set, ofereix una bona aproximació entre
representació i processament simbòlic del coneixement, i diferents extensions per gestionar
les preferències.
No obstant això, en programació lògica es poden identificar diferents problemes pel
que fa a la gestió de les preferències. Per exemple, en la majoria d’enfocaments de raonament
no-monòton s’assumeix que les excepcions a default rules d’un programa lògic ja
estan expressades. Però de vegades es poden considerar preferències implícites basades en
l’especificitat de les regles per gestionar la informació incompleta. A més, quan la informació
és també incerta, la selecció de default rules pot dependre de preferències explícites i de la
incertesa. En el modelatge de preferències del usuari, encara que els formalismes existents
basats en programació lògica permetin expressar preferències que depenen d’informació
contextual i incompleta, en algunes aplicacions, donat un context, algunes preferències
poden ser més importants que unes altres. Per tant, resulta d’interès un llenguatge que
permeti capturar preferències més complexes. En la presa de decisions sota incertesa, les
metodologies basades en programació lògica creades fins ara no ofereixen una solució del
tot satisfactòria pel que fa a la gestió de les preferències i la incertesa.
L’objectiu d’aquesta tesi és doble: 1) estudiar el paper de les preferències en la programació
lògica des de diferents perspectives, i 2) contribuir a aquesta jove àrea d’investigació
proposant diferents marcs teòrics i mètodes per abordar els problemes anteriorment citats.
Per a aquest propòsit veurem com les preferències es poden utilitzar de manera implícita i
explícita per a la selecció de default rules proposant: (i) un mètode basat en l’especificitat
de les regles, que permeti seleccionar regles en un programa lògic; (ii) un marc teòric per a
la selecció de default rules incertes basat en preferències explícites i la incertesa de les regles.
També veurem com les preferències de l’usuari poden ser modelades i processades usant
un enfocament de programació lògica (iii) que suporti la creació d’un mecanisme de gestió
dels perfils dels usuaris en un sistema amb reconeixement del context; (iv) que permeti
proposar un marc teòric capaç d’expressar preferències amb fòrmules imbricades. Per últim,
amb l’objectiu de disminuir la distància entre programació lògica i la presa de decisió
amb incertesa proposem (v) una metodologia basada en programació lògica clàssica i en
una extensió de la programació lògica que incorpora lògica possibilística per modelar un
problema de presa de decisions i per inferir una decisió òptima.Los sistemas inteligentes que asisten a usuarios en tareas complejas necesitan una representación
concisa y procesable de la información que permita un razonamiento nomonótono
e incierto. Para poder escoger entre las diferentes opciones, estos sistemas suelen
necesitar una representación del concepto de preferencia.
Las preferencias pueden proporcionar una manera efectiva para elegir entre las mejores
soluciones a un problema. Dichas soluciones pueden representar los estados del mundo
más plausibles cuando hablamos de representación de información incompleta, los estados
del mundo más satisfactorios cuando hablamos de preferencias del usuario, o decisiones
óptimas cuando estamos hablando de toma de decisión con incertidumbre.
El uso de las preferencias ha beneficiado diferentes dominios, como, razonamiento en
presencia de información incompleta e incierta, modelado de preferencias de usuario, y
toma de decisión con incertidumbre. En la literatura, distintos enfoques simbólicos de razonamiento
no clásico han sido creados. Entre ellos, la programación lógica con la semántica
de answer set ofrece un buen acercamiento entre representación y procesamiento simbólico
del conocimiento, y diferentes extensiones para manejar las preferencias.
Sin embargo, en programación lógica se pueden identificar diferentes problemas con
respecto al manejo de las preferencias. Por ejemplo, en la mayoría de enfoques de razonamiento
no-monótono se asume que las excepciones a default rules de un programa lógico
ya están expresadas. Pero, a veces se pueden considerar preferencias implícitas basadas en
la especificidad de las reglas para manejar la información incompleta. Además, cuando la
información es también incierta, la selección de default rules pueden depender de preferencias
explícitas y de la incertidumbre. En el modelado de preferencias, aunque los formalismos
existentes basados en programación lógica permitan expresar preferencias que
dependen de información contextual e incompleta, in algunas aplicaciones, algunas preferencias
en un contexto puede ser más importantes que otras. Por lo tanto, un lenguaje
que permita capturar preferencias más complejas es deseable. En la toma de decisiones con
incertidumbre, las metodologías basadas en programación lógica creadas hasta ahora no
ofrecen una solución del todo satisfactoria al manejo de las preferencias y la incertidumbre.
El objectivo de esta tesis es doble: 1) estudiar el rol de las preferencias en programación
lógica desde diferentes perspectivas, y 2) contribuir a esta joven área de investigación proponiendo
diferentes marcos teóricos y métodos para abordar los problemas anteriormente
citados. Para este propósito veremos como las preferencias pueden ser usadas de manera implícita y explícita para la selección de default rules proponiendo: (i) un método para
seleccionar reglas en un programa basado en la especificad de las reglas; (ii) un marco
teórico para la selección de default rules basado en preferencias explícitas y incertidumbre.
También veremos como las preferencias del usuario pueden ser modeladas y procesadas
usando un enfoque de programación lógica (iii) para crear un mecanismo de manejo de
los perfiles de los usuarios en un sistema con reconocimiento del contexto; (iv) para crear
un marco teórico capaz de expresar preferencias con formulas anidadas. Por último, con
el objetivo de disminuir la distancia entre programación lógica y la toma de decisión con
incertidumbre proponemos (v) una metodología para modelar un problema de toma de
decisiones y para inferir una decisión óptima usando un enfoque de programación lógica
clásica y uno de programación lógica extendida con lógica posibilística.Sistemi intelligenti, destinati a fornire supporto agli utenti in processi decisionali complessi,
richiedono una rappresentazione dell’informazione concisa, formale e che permetta
di ragionare in maniera non monotona e incerta. Per poter scegliere tra le diverse opzioni,
tali sistemi hanno bisogno di disporre di una rappresentazione del concetto di preferenza
altrettanto concisa e formale.
Le preferenze offrono una maniera efficace per scegliere le miglior soluzioni di un problema.
Tali soluzioni possono rappresentare gli stati del mondo più credibili quando si tratta
di ragionamento non monotono, gli stati del mondo più soddisfacenti quando si tratta delle
preferenze degli utenti, o le decisioni migliori quando prendiamo una decisione in condizioni
di incertezza.
Diversi domini come ad esempio il ragionamento non monotono e incerto, la strutturazione
del profilo utente, e i modelli di decisione in condizioni d’incertezza hanno tratto
beneficio dalla rappresentazione delle preferenze. Nella bibliografia disponibile si possono
incontrare diversi approcci simbolici al ragionamento non classico. Tra questi, la programmazione
logica con answer set semantics offre un buon compromesso tra rappresentazione
simbolica e processamento dell’informazione, e diversi estensioni per la gestione delle preferenze
sono state proposti in tal senso.
Nonostante ció, nella programmazione logica esistono ancora delle problematiche aperte.
Prima di tutto, nella maggior parte degli approcci al ragionamento non monotono, si suppone
che nel programma le eccezioni alle regole siano già specificate. Tuttavia, a volte per
trattare l’informazione incompleta è possibile prendere in considerazione preferenze implicite
basate sulla specificità delle regole. In secondo luogo, la gestione congiunta di eccezioni
e incertezza ha avuto scarsa attenzione: quando l’informazione è incerta, la scelta
di default rule può essere una questione di preferenze esplicite e d’incertezza allo stesso
tempo. Nella creazione di preferenze dell’utente, anche se le specifiche di programmazione
logica esistenti permettono di esprimere preferenze che dipendono sia da un’informazione
incompleta che da una contestuale, in alcune applicazioni talune preferenze possono essere
più importanti di altre, o espressioni più complesse devono essere supportate. In un processo
decisionale con incertezza, le metodologie basate sulla programmazione logica viste
sinora, non offrono una gestione soddisfacente delle preferenze e dell’incertezza.
Lo scopo di questa dissertazione è doppio: 1) chiarire il ruolo che le preferenze giocano
nella programmazione logica da diverse prospettive e 2) contribuire proponendo in questo nuovo settore di ricerca, diversi framework e metodi in grado di affrontare le citate
problematiche. Per prima cosa, dimostreremo come le preferenze possono essere usate per
selezionare default rule in un programma in maniera implicita ed esplicita. In particolare
proporremo: (i) un metodo per la selezione delle regole di un programma logico basato
sulla specificità dell’informazione; (ii) un framework per la selezione di default rule basato
sulle preferenze esplicite e sull’incertezza associata alle regole del programma. Poi, vedremo
come le preferenze degli utenti possono essere modellate attraverso un programma
logico, (iii) per creare il profilo dell’utente in un sistema context-aware, e (iv) per proporre
un framework che supporti la definizione di preferenze complesse. Infine, per colmare le
lacune in programmazione logica applicata a un processo di decisione con incertezza (v)
proporremo una metodologia basata sulla programmazione logica classica e una metodologia
basata su un’estensione della programmazione logica con logica possibilistica
- …