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Computing coalitions in Multiagent Systems: A contextual reasoning approach

机译:多智能体系统中的计算联盟:一种情境推理方法

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摘要

In multiagent systems, agents often have to rely on other agents to reach their goals, for example when they lack a needed resource or do not have the capability to perform a required action. Agents there- fore need to cooperate. Some of the questions then raised, such as, which agent to cooperate with, are addressed in the field of coalition formation. In this paper we go further and first, address the question of how to com- pute the solution space for the formation of coalitions using a contextual reasoning approach. We model agents as contexts in Multi-Context Sys- tems (MCS) and dependence relations among agents as bridge rules. We then systematically compute all potential coalitions using algorithms for MCS equilibria. Finally, given a set of functional and non-functional requirements, we propose ways to select the best solutions. We illustrate our approach with an example from robotics.
机译:在多代理程序系统中,代理程序通常必须依靠其他代理程序来实现其目标,例如,当他们缺乏所需的资源或没有执行所需动作的能力时。因此,代理商需要合作。随后提出的一些问题,例如与哪个特工合作,在联盟形成领域得到了解决。在本文中,我们将走得更远,首先,要解决如何使用上下文推理方法计算联盟形成的解决空间的问题。我们将代理建模为多上下文系统(MCS)中的上下文,并将代理之间的依赖关系作为桥梁规则。然后,我们使用MCS均衡算法系统地计算所有潜在的联盟。最后,根据一组功能和非功能需求,我们提出了选择最佳解决方案的方法。我们以机器人技术为例来说明我们的方法。

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