罗伯托·米卡齐奥 通过基于模型的诊断和一致性规划进行动作故障恢复。 (英语) Zbl 1274.68433号 计算。智力。 29,第2期,233-280(2013). 总结:在现实世界中执行的计划可能会受到一些意外事件、计划威胁的影响,这些事件会导致计划执行者(即代理人)的预期行为与观察到的行为之间出现重大偏差。这些偏差通常被视为行动失败。本文解决了从特定类别的计划威胁导致的操作失败中恢复的问题:故障在代理的功能中。该问题是通过利用基于模型的诊断(MBD)技术来检测故障来解决的(计划执行监控)并从故障功能的角度解释这些故障(代理诊断). 恢复过程被建模为一个重新规划问题,目的是修复由代理诊断确定的故障组件。然而,由于诊断通常是模棱两可的(故障可以用替代故障来解释),因此恢复必须处理这种不确定性。本文提倡采用一致性规划师,以确保无论故障的实际原因是什么,恢复计划(如果存在)都是可执行的。本文侧重于单个代理执行其自己的计划,但所提出的方法还考虑到代理通常位于多代理场景中,并且代理之间可能存在承诺。因此,修复策略旨在克服故障原因,同时确保代理与其他团队成员达成一致的承诺。 MSC公司: 68T20型 人工智能背景下的问题解决(启发式、搜索策略等) 关键词:基于模型的诊断;计划执行监控;一致性规划 软件:PDDL公司;伙计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Micalizio},计算。智力。29,No.2,233--280(2013;Zbl 1274.68433) 全文: 内政部 链接 参考文献: [1] 阿拉米,《自治架构》(1998) [2] 伯恩斯坦,马尔可夫决策过程集中控制的复杂性(2002) [3] Birnbaum,L.G.Collins M.Freed B.Krulwich 1990 AAAI90会议记录中基于模型的规划失败诊断318 323 [4] Boutiler,具有并发交互动作的部分订单计划,《人工智能研究杂志》,第14页,105–(2001)·Zbl 0970.68164号 [5] Boutiler,带因子表示的随机动态规划(2000)·Zbl 0948.68167号 [6] Brenner,《动态多智能体环境中的持续规划和行动》(2009) [7] 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