Planification distribuée par fusions incrémentales de graphes

National audienceDans cet article, nous proposons un modèle générique et original pour la synthèse distribuée de plans par un groupe d'agents, appelé " planification distribuée par fusions incrémentales de graphes ". Ce modèle unifie de manière élégante les différentes phases de la planification distribuée au sein d'un même processus. Le modèle s'appuie sur les graphes de planification, utilisé en planification mono-agent, pour permettre aux agents de raisonner et sur une technique de satisfaction de contraintes pour l'extraction et la coordination des plans individuels. L'idée forte du modèle consiste à intégrer au plus tôt, \ie au sein du processus local de planification, la phase de coordination. L'unification de ces phases permet ainsi aux agents de limiter les interactions négatives entre leurs plans individuels, mais aussi, de prendre en compte leurs interactions positives, \ie d'aide ou d'assistance, lors de l'extraction de leurs plans individuels

An attitude based cooperative negotiation model in a hostile multi-agent worldZ

In multi-agent setting agent teams often encounter conflicts in agents’ plans and actions. This paper presents a cooperative negotiation model (ABCON) that allows agents in a team to appropriately negotiate various options in a hostile and dynamic fire world. It shows that negotiations explore the attitudes and behaviors that help agents to manage conflict constructively. It says that cooperative negotiation is guided by the agents’ dynamic assessment of alternative actions given the different scenario conditions. The application and implementation of this model to a virtual fire-fighting domain has revealed a promising prospect in negotiating conflicts and solving them. © 2005 - IOS Press and the authors

Planification distribuée par fusions incrémentales de graphes

National audienceDans cet article, nous proposons un modèle générique et original pour la synthèse distribuée de plans par un groupe d'agents, appelé " planification distribuée par fusions incrémentales de graphes ". Ce modèle unifie de manière élégante les différentes phases de la planification distribuée au sein d'un même processus. Le modèle s'appuie sur les graphes de planification, utilisé en planification mono-agent, pour permettre aux agents de raisonner et sur une technique de satisfaction de contraintes pour l'extraction et la coordination des plans individuels. L'idée forte du modèle consiste à intégrer au plus tôt, \ie au sein du processus local de planification, la phase de coordination. L'unification de ces phases permet ainsi aux agents de limiter les interactions négatives entre leurs plans individuels, mais aussi, de prendre en compte leurs interactions positives, \ie d'aide ou d'assistance, lors de l'extraction de leurs plans individuels

La mesure de la similarité entre les points de vue de l'usager et de son agent artificiel à l'aide de la logique terminologique

Les systèmes multi-agents actuels ne prennent pas en considération les problèmes de cohabitation entre un usager et son homologue agent virtuel agissant en son nom ?on behalf-, tels que l'intégration de l'utilisateur dans la même boucle de réalisation d'une tâche commune - usager dans la boucle - et les conflits terminologiques liés à l'utilisation de termes différents pour décrire leurs opinions (points de vue) à propos d'une situation de résolution d'un problème. La cohabitation usager-agent nécessite donc une compréhension mutuelle, ce qui signifie que les deux entités devront être aptes à comparer leurs points de vue respectifs avant la prise d'initiatives. Par conséquent, la question qui se pose est la suivante: dans quelle mesure les deux points de vue (utilisateur et agent) peuvent ou non se rapprocher? Ce travail de recherche vise à contribuer au processus général d'intégration d'un usager dans la boucle de réalisation d'une tâche conjointe. Il propose une approche de comparaison des points de vue dans un contexte de planification par initiatives mixtes. L'approche théorique proposée s'appuie sur la logique terminologique pour décrire les ontologies des points de vue de l'utilisateur et de l'agent. La méthode de comparaison des points de vue proposée dans ce mémoire permettra d'extraire une mesure de leur similarité, servant à prendre une décision sécuritaire. Ce mémoire se veut une première phase d'un projet de recherche beaucoup plus large, visant le développement d'une approche générique d'intégration des points de vue. Il doit donc être considéré comme un pas en avant vers la réalisation de ce projet d'envergure ainsi qu'une contribution au domaine de la coopération entre un usager et son agent artificiel

Argumentation-based methods for multi-perspective cooperative planning

Through cooperation, agents can transcend their individual capabilities and achieve goals that would be unattainable otherwise. Existing multiagent planning work considers each agent’s action capabilities, but does not account for distributed knowledge and the incompatible views agents may have of the planning domain. These divergent views can be a result of faulty sensors, local and incomplete knowledge, and outdated information, or simply because each agent has conducted different inferences and their beliefs are not aligned. This thesis is concerned with Multi-Perspective Cooperative Planning (MPCP), the problem of synthesising a plan for multiple agents which share a goal but hold different views about the state of the environment and the specification of the actions they can perform to affect it. Reaching agreement on a mutually acceptable plan is important, since cautious autonomous agents will not subscribe to plans that they individually believe to be inappropriate or even potentially hazardous. We specify the MPCP problem by adapting standard set-theoretic planning notation. Based on argumentation theory we define a new notion of plan acceptability, and introduce a novel formalism that combines defeasible logic programming and situation calculus that enables the succinct axiomatisation of contradictory planning theories and allows deductive argumentation-based inference. Our work bridges research in argumentation, reasoning about action and classical planning. We present practical methods for reasoning and planning with MPCP problems that exploit the inherent structure of planning domains and efficient planning heuristics. Finally, in order to allow distribution of tasks, we introduce a family of argumentation-based dialogue protocols that enable the agents to reach agreement on plans in a decentralised manner. Based on the concrete foundation of deductive argumentation we analytically investigate important properties of our methods illustrating the correctness of the proposed planning mechanisms. We also empirically evaluate the efficiency of our algorithms in benchmark planning domains. Our results illustrate that our methods can synthesise acceptable plans within reasonable time in large-scale domains, while maintaining a level of expressiveness comparable to that of modern automated planning