Orientador: Jacques Wainer

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação

Resumo: O termo agente é usado com freqüência na área de representação de conhecimento e raciocínio. Diferentes sistemas foram propostos para modelar um agente raciocinando acerca de seu ambiente, um ambiente que, em muitas aplicações, pode incluir outros agentes. Assim, um agente, às' vezes,...

Resumo: O termo agente é usado com freqüência na área de representação de conhecimento e raciocínio. Diferentes sistemas foram propostos para modelar um agente raciocinando acerca de seu ambiente, um ambiente que, em muitas aplicações, pode incluir outros agentes. Assim, um agente, às' vezes, deve interagir com outros agentes para levar a cabo uma tarefa ou atingir um objetivo. Neste caso, pode ser importante para o agente representar o conhecimento dos outros agentes com os quais ele interage e pode necessitar raciocinar acerca do conhecimento desses agentes para comunicar-se com eles. Por outro lado, no contexto dos sistemas inteligentes, um agente pode necessitar realizar inferências na presença de informação incompleta ou obter conclusões em ausência de informação em contrário. Então o agente necessita dispor de mecanismos de raciocínio não-monotônicos. O trabalho apresentado aqui relaciona-se com as duas questões anteriores: a, proposta de lógicas não-monotônicas que não só modelam o agente raciocinando não-mono tonicamente a respeito do mundo, mas também a respeito do conhecimento de outros agentes. Este trabalho propõe a extensão de duas famílias de lógicas, para permitir o tratamento de fórmulas que contêm operadores de crenças. Mais especificamente: - desenvolvemos duas lógicas condicionais que permitem raciocinar acerca das crenças de um outro agente (o qual raciocina também na lógica condicional). Discutimos também as propriedades de tais lógicas. -propomos uma lógica preferencial multiagentes, baseada numa relação de preferência proposicional, de forma que tudo ,aquilo que é capturado por essa relação de preferência proposicional translada-se "corretamente" à lógica multiagentes.

Abstract: The term agent is frequently used in the area of knowledge representation and reasoning. Different systems have been proposed to model an agent reasoning about his environment, which in many applications includes other agents. Thus, an agent sometimes must interact with other agents to...

Abstract: The term agent is frequently used in the area of knowledge representation and reasoning. Different systems have been proposed to model an agent reasoning about his environment, which in many applications includes other agents. Thus, an agent sometimes must interact with other agents to accomplish a task or a goal. If that is the case, it may be important for the agent to represent the knowledge of other agents with whom it interacts and may find it necessary to reason about their knowledge in order to communicate with them. On the other hand, in the framework of an intelligent system, an agent must make certàin inferences in the face of incomplete information or reach conclusions which rely, in part, on the "absence of evidence to the contrary". Then the agent need to be invested with non-monotonic reasoning mechanisms. The work presented here is concerned with the two issues above: the proposa:l of nonmonotonic logics that not only model the agent reasoning non-monotonically about the world, but also about the knowledge of other agents. This work proposes extensions of two families of logics in such a way that those extensions are able to deal with formulas that contain belief operators. More specifically:
- we develop two conditionallogics that allow one to reason about the belief of another agent (which reasons in conditionallogic himself). We also discuss the properties of such logics. - we propose a multi-agent preferential logic, based on a propositional preference relation, in such a way that, whatever is captured by the propositional preference relation, it is carried over "correctly" to the multi-agent logic.