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
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概要
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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。
- 2010-12-09
著者
-
新出 尚之
奈良女子大学理学部
-
高田 司郎
近畿大学理工学部情報学科
-
高田 司郎
近畿大学理工学部
-
高田 司郎
Atrメディア情報科学研究所
-
高田 司郎
Atr メディア情報科学研究所
-
藤田 恵
奈良女子大学大学院人間文化研究科
-
高田 司郎
近畿大 理工
-
藤田 恵
奈良女子大学大学院
-
新出 尚之
奈良女子大学
-
藤田 恵
奈良女子大大学院
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