在离散环境中利用次优规划检测识别承诺放弃
人工智能
2020-07-29 v2 多智能体系统
摘要
当多个智能体试图实现联合目标，或当智能体相互承诺实现目标时，评估一个智能体是已放弃某个目标还是正在积极追求它十分重要。仅通过观察规划轨迹来针对单一目标做出此种判定并非易事，因为智能体常因各种原因偏离最优规划，包括追求多个目标或无法最优行动。在本文中，我们开发了一种基于自动化规划中的领域无关启发式、地标和事实划分的方法，以在规划执行轨迹中识别相对于某一规划的次优行动步骤。此种能力在多个智能体相互协作并委派任务（例如通过社会承诺）且需要确保委派智能体能够推断另一智能体是否真正朝委派任务推进的领域非常重要。我们展示了智能体如何利用我们的技术通过观测轨迹来确定另一智能体是否遵守承诺。我们通过经验表明，在若干代表性领域中，我们的方法以极高准确率推断次优行动步骤，并在几乎所有情况下检测到承诺放弃。
引用
@article{arxiv.1904.11737,
title = {Using Sub-Optimal Plan Detection to Identify Commitment Abandonment in Discrete Environments},
author = {Ramon Fraga Pereira and Nir Oren and Felipe Meneguzzi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.11737},
year = {2020}
}