拡張BDI論理TOMATOを用いた確率的状態遷移のモデル化とその応用

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2010-12-09
• タイトル: 拡張BDI論理TOMATOを用いた確率的状態遷移のモデル化とその応用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Modeling probabilistic state transitions using TOMATO and its application
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 奈良女子大学理学部
• 著者所属: 近畿大学理工学部
• 著者所属: 奈良女子大学大学院人間文化研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Facluty of Science, Nara Women’s University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Science and Engineering, Kinki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Humanities and Sciences, Nara Women’s University
• 著者名: 新出, 尚之; 高田, 司郎; 藤田, 恵
• 著者名(英): Naoyuki, Nide; Shiro, Takata; Megumi, Fujita
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: BDI エージェントのモデル化に用いられる様相論理体系 BDI logic に、確率的状態遷移と不動点オペレータを導入して拡張した論理体系が TOMATO である。これらの拡張を用いて、TOMATO では BDI エージェントおよびそれと外部の行為選択機構との結合にかかわるさまざまな性質の記述や推論が行える。本論文では、TOMATO の意味論で用いられるクリプケ構造である BDI ストラクチャを用いて、確率的状態遷移のモデルを扱う方法、および、それに関する証明の例について示す。特に、確率的状態遷移の導入が本質的に必要となる、強化学習との結合に主眼をおいて述べる。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: TOMATOis an extension of BDI logic, which introduced probabilistic state transitions and fix-point operators. In TOMATO, using those extended notions, we can strictly describe and infer various properties of BDI agents and combinations of them with the external action decision mechanisms. In this paper, we give a detailed explanation of modeling of probabilistic state transitions with the Kripke structure used in TOMATO, called BDI structure, and the inference rules of TOMATO. In addition, we give some proof examples using TOMATO. Especially, we pay particular attention to the modeling of the combination with reinforcement learning.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2010-MPS-81, 号 23, p. 1-9, 発行日 2010-12-09
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会