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A Flexible Coupling Approach to Multi-Agent Planning under Incomplete Information

机译:不完备下多智能体规划的灵活耦合方法   信息

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摘要

Multi-agent planning (MAP) approaches are typically oriented at solvingloosely-coupled problems, being ineffective to deal with more complex,strongly-related problems. In most cases, agents work under completeinformation, building complete knowledge bases. The present article introducesa general-purpose MAP framework designed to tackle problems of any couplinglevels under incomplete information. Agents in our MAP model are partiallyunaware of the information managed by the rest of agents and share only thecritical information that affects other agents, thus maintaining a distributedvision of the task.
机译:多主体规划(MAP)方法通常以解决松散耦合的问题为目标,无法有效地处理更复杂的,高度相关的问题。在大多数情况下,代理根据完整的信息工作,建立完整的知识库。本文介绍了一种通用MAP框架,旨在解决信息不完整下任何耦合级别的问题。我们的MAP模型中的代理部分不了解其余代理管理的信息,并且仅共享影响其他代理的关键信息,因此维护了任务的分布式。

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