983 resultados para Modèle bdi
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Les émotions jouent un rôle important dans la prise de décision quotidienne. En effet, elles influencent grandement la manière dont les individus interagissent avec leur environnement. Dans cette étude nous avons premièrement conçu un environnement virtuel de conduite automobile, puis créé des scénarios générateurs d’émotions à l’aide de la méthode Belief-Desire-Intention. Nous avons évalué l’efficacité de ces scénarios à l’aide d’un groupe de 30 personnes et d’un casque électroencéphalogramme pour mesurer leurs émotions. On observe que plus de 70% des scénarios conçus avec cette méthode ont généré l’émotion que l’on avait anticipée chez 52% à 76% des participants. La deuxième phase de cette expérience porte sur la réduction d’émotions avec un agent correcteur. Nous avons noté une efficacité de la réduction des émotions allant de 36.4% jusqu’à 70.0% des participants à travers les différents scénarios.
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The authors have developed the method used by Pianet and Le Hir (Doc.Sci.Cent. ORSTOM Pointe-Noire, 17, 1971) for the study of albacore (Thunnus albacares) in the Pointe-Noire region. The method is based on the fact that the ratio between unit of effort and number of fish for two fishing gears is equal to the ratio of their catchability coefficients.
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在网络遥操作中存在着由于操作者的操作负担过重或长时间操作而引起的误操作问题,提出以著名的BDIAgent模型为基础,通过引入中断机制,将反映操作者智能决策的操作目标、操作意图与BDIAgent推理产生的目标、意图进行结合的方法,为解决Agent智能的局限性和操作者的误操作问题,提供了一种人机接口方法,实现了人机智能结合.给出了中断的引入方法和操作者操作目标、操作意图中断响应原理,用形式化模型描述了人机智能决策选取目标和意图的过程.该人机智能结合方法在网络遥操作RoboCup中型足球机器人系统中得到了应用.
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info:eu-repo/semantics/published
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In this research note, we introduce a graded BDI agent development framework, g-BDI for short, that allows to build agents as multi-context systems that reason about three fundamental and graded mental attitudes (i.e. beliefs, desires and intentions). We propose a sound and complete logical framework for them and some logical extensions to accommodate slightly different views on desires. © 2011 Elsevier B.V. All rights reserved.
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Correctly modelling and reasoning with uncertain information from heterogeneous sources in large-scale systems is critical when the reliability is unknown and we still want to derive adequate conclusions. To this end, context-dependent merging strategies have been proposed in the literature. In this paper we investigate how one such context-dependent merging strategy (originally defined for possibility theory), called largely partially maximal consistent subsets (LPMCS), can be adapted to Dempster-Shafer (DS) theory. We identify those measures for the degree of uncertainty and internal conflict that are available in DS theory and show how they can be used for guiding LPMCS merging. A simplified real-world power distribution scenario illustrates our framework. We also briefly discuss how our approach can be incorporated into a multi-agent programming language, thus leading to better plan selection and decision making.
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When an agent wants to fulfill its desires about the world, the agent usually has multiple plans to choose from and these plans have different pre-conditions and additional effects in addition to achieving its goals. Therefore, for further reasoning and interaction with the world, a plan selection strategy (usually based on plan cost estimation) is mandatory for an autonomous agent. This demand becomes even more critical when uncertainty on the observation of the world is taken into account, since in this case, we consider not only the costs of different plans, but also their chances of success estimated according to the agent's beliefs. In addition, when multiple goals are considered together, different plans achieving the goals can be conflicting on their preconditions (contexts) or the required resources. Hence a plan selection strategy should be able to choose a subset of plans that fulfills the maximum number of goals while maintaining context consistency and resource-tolerance among the chosen plans. To address the above two issues, in this paper we first propose several principles that a plan selection strategy should satisfy, and then we present selection strategies that stem from the principles, depending on whether a plan cost is taken into account. In addition, we also show that our selection strategy can partially recover intention revision.
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In this paper, we present a hybrid BDI-PGM framework, in which PGMs (Probabilistic Graphical Models) are incorporated into a BDI (belief-desire-intention) architecture. This work is motivated by the need to address the scalability and noisy sensing issues in SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) systems. Our approach uses the incorporated PGMs to model the uncertainty reasoning and decision making processes of agents situated in a stochastic environment. In particular, we use Bayesian networks to reason about an agent’s beliefs about the environment based on its sensory observations, and select optimal plans according to the utilities of actions defined in influence diagrams. This approach takes the advantage of the scalability of the BDI architecture and the uncertainty reasoning capability of PGMs. We present a prototype of the proposed approach using a transit scenario to validate its effectiveness.
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The BDI architecture, where agents are modelled based on their beliefs, desires and intentions, provides a practical approach to develop large scale systems. However, it is not well suited to model complex Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) systems pervaded by uncertainty. In this paper we address this issue by extending the operational semantics of Can(Plan) into Can(Plan)+. We start by modelling the beliefs of an agent as a set of epistemic states where each state, possibly using a different representation, models part of the agent's beliefs. These epistemic states are stratified to make them commensurable and to reason about the uncertain beliefs of the agent. The syntax and semantics of a BDI agent are extended accordingly and we identify fragments with computationally efficient semantics. Finally, we examine how primitive actions are affected by uncertainty and we define an appropriate form of lookahead planning.
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The ability of an autonomous agent to select rational actions is vital in enabling it to achieve its goals. To do so effectively in a high-stakes setting, the agent must be capable of considering the risk and potential reward of both immediate and future actions. In this paper we provide a novel method for calculating risk alongside utility in online planning algorithms. We integrate such a risk-aware planner with a BDI agent, allowing us to build agents that can set their risk aversion levels dynamically based on their changing beliefs about the environment. To guide the design of a risk-aware agent we propose a number of principles which such an agent should adhere to and show how our proposed framework satisfies these principles. Finally, we evaluate our approach and demonstrate that a dynamically risk-averse agent is capable of achieving a higher success rate than an agent that ignores risk, while obtaining a higher utility than an agent with a static risk attitude.
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There has been much interest in the belief–desire–intention (BDI) agent-based model for developing scalable intelligent systems, e.g. using the AgentSpeak framework. However, reasoning from sensor information in these large-scale systems remains a significant challenge. For example, agents may be faced with information from heterogeneous sources which is uncertain and incomplete, while the sources themselves may be unreliable or conflicting. In order to derive meaningful conclusions, it is important that such information be correctly modelled and combined. In this paper, we choose to model uncertain sensor information in Dempster–Shafer (DS) theory. Unfortunately, as in other uncertainty theories, simple combination strategies in DS theory are often too restrictive (losing valuable information) or too permissive (resulting in ignorance). For this reason, we investigate how a context-dependent strategy originally defined for possibility theory can be adapted to DS theory. In particular, we use the notion of largely partially maximal consistent subsets (LPMCSes) to characterise the context for when to use Dempster’s original rule of combination and for when to resort to an alternative. To guide this process, we identify existing measures of similarity and conflict for finding LPMCSes along with quality of information heuristics to ensure that LPMCSes are formed around high-quality information. We then propose an intelligent sensor model for integrating this information into the AgentSpeak framework which is responsible for applying evidence propagation to construct compatible information, for performing context-dependent combination and for deriving beliefs for revising an agent’s belief base. Finally, we present a power grid scenario inspired by a real-world case study to demonstrate our work.
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En tant qu'enseignant dans le programme des Techniques du génie électrique (T.G.E, anciennement Électrotechnique) nous avons pu constater qu'en moins de 10 ans, le micro-ordinateur est devenu une réalité qui concerne pratiquement tous les cours des trois années de formation, alors qu'ils n'étaient utilisés dans aucun cours avant. Cet exemple est typique de la révolution informatique que nous vivons actuellement et qui pénètre tous les secteurs d'activités de notre société. Dans ce contexte de changements importants, les enseignants ont malgré eux un rôle de pionniers car ils n'ont que peu de ressources à leur disposition pour maîtriser cette technologie et l'intégrer dans leur enseignement. Ce virage informatique, s'il est à peine commencé dans l'enseignement général, pose de nombreux problèmes aux enseignants du secteur professionnel qui doivent trouver la place et déterminer le rôle que doit jouer cette nouvelle technologie dans l'enseignement. La majorité des recherches sur les didacticiels ont pour objet les logiciels qui cherchent à assurer des tâches d'enseignement, tels que les tests, exerciseurs ou tutoriels, et auxquels s'ajoutent maintenant les applications multimédia. Une étude menée dans les collèges (Mataigne, 1992) montre cependant que ce sont d'abord les logiciels de bureautique et ensuite les logiciels de programmation et de simulation-modélisation, qui sont de loin les plus utilisés dans l'enseignement. S'il n'existe pratiquement pas de logiciels de bureautique ou de programmation conçus pour l'enseignement, les logiciels de simulation et de modélisation constituent plus des deux tiers des développements de didacticiels de ces dix dernières années pour le réseau collégial. Ces logiciels, dont la forme et le contenu se rapprochent plus de logiciels conçus pour les entreprises que de logiciels pédagogiques traditionnels, appartiennent à une catégorie où il se fait très peu de recherche didactique et où il n'existe pas de modèle de développement spécifique. Par ailleurs, nous avons constaté que la grande majorité des auteurs de didacticiels sont des enseignants qui réalisent parfois leur logiciel eux-mêmes. La conception d'un didacticiel étant une tâche particulièrement complexe, il nous a semblé utile d'analyser les différences entre les didacticiels traditionnels et les logiciels de simulation-modélisation afin de dégager la problématique du développement de ces derniers. Après avoir analysé les différents modèles de développement proposés par la recherche ou par le génie informatique, nous nous proposons, dans cette recherche, de dégager et de justifier une méthodologie de développement spécifique aux logiciels de simulation-modélisation fondée sur des éléments empruntés aux modèles du génie logiciel et de la didactique, sur notre expérience de développement et sur celle d'experts dans le domaine.
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Les résultats de l'étude viennent réaffirmer la complexité des responsabilités éducatives d'une direction d'établissement. Pour répondre aux particularités du milieu, la direction est appelée à sortir des cadres habituels, à se questionner et à innover avec les membres de l'équipe-école, et ce, selon un savoir-agir situé guidant une gestion différenciée des activités éducatives. Huit balises viennent guider l'ajustement de ces pratiques.Les résultats permettent aussi d'expliciter en quoi le modèle d'accompagnement collectif devient une façon pour la direction d'établissement de prendre du recul, de sortir du sentiment d'isolement et de développer ses compétences. Ces résultats permettent de répondre à la question de recherche : en quoi un modèle d'accompagnement collectif est apte à soutenir l'ajustement de pratiques vers une gestion différenciée de l'activité éducative chez des directions d'établissement? Trois objectifs en découlent : 1) décrire et mettre en oeuvre un modèle d'accompagnement collectif 2) décrire et analyser les pratiques de gestion différenciée de l'activité éducative et 3) expliciter en quoi un modèle d'accompagnement collectif est apte à soutenir l'ajustement de pratiques vers une gestion différenciée de l'activité éducative chez des directions d'établissement. La démarche méthodologique rend compte de la double posture qu'occupe la personne accompagnatrice-chercheure et accompagnatrice-formatrice ayant accompagné et travaillé avec deux cohortes de neuf directions ou directions adjointes d'établissement de l'ordre d'enseignement primaire et secondaire, au sein de deux commissions scolaires de caractéristiques sociogéographiques différentes, sur une période de 15 mois. À partir d'une expérimentation, la démarche méthodologique donne la parole aux membres acteurs-praticiens et cochercheurs, les directions d'établissement. Chaque direction était alors invitée à conduire un projet professionnel d'intervention (PPI) selon la réalité éducative de son milieu. C'est donc à partir de l'analyse des PPI et des dires des membres acteurs-praticiens et cochercheurs que l'étude met en lumière des savoirs théoriques, praxéologiques et expérientiels de cette recherche-action.
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Cette thèse s'inscrit dans le cadre d'une thématique d'interrelation recherche-formation-pratique. Elle a pour objectif principal d'étudier le lien entre les perceptions motivationnelles à apprendre d'élèves de troisième d'enseignement agricole et leur perception du modèle d'autorité de l'enseignant. Son caractère novateur repose sur l'interculturalité des approches utilisées: la motivation à apprendre empruntée aux études nord-américaines et le modèle d'autorité de l'enseignant empruntée aux études françaises. L'étape de recension des écrits nous a permis de préparer le terrain à un questionnaire de type quantitatif. Il comprend deux sections sur les modèles d'autorité (autoritaire et d'autorité) et trois sections sur les perceptions motivationnelles (valeur, sentiment de compétence et contrôlabilité) en lien avec deux matières: français et STP (sciences et techniques professionnelles). À la suite de cette investigation, les entrevues menées ont permis de découvrir deux cas de figure non envisagés au départ. Le premier est qu'un enseignant de tendance autoritaire sur l'axe relationnel n'altère pas la perception de la valeur de la matière si celui-ci autonomise et responsabilise les élèves et s'il est impliqué dans leur réussite. Il en est de même si cela rejoint les buts éloignés des élèves (brevet, projet personnel ou professionnel). Enfin, il ressort des résultats un troisième modèle d'autorité de l'enseignant inattendu qu'est l'enseignant manquant d'autorité. Il fait apparaître le besoin des élèves d'avoir un enseignant cadrant sur l'axe relationnel afin de contenir les apprentissages. Même si les apprentissages sont variés et novateurs et que l'enseignant est disponible et explique bien ses cours, ils ne sont pas suffisants pour motiver les élèves rencontrés. Il semble que le cadre donné par l'enseignant les sécurise, donne de la fiabilité à l'enseignant et de la valeur à la matière même s'il est de tendance autoritaire.