Agent de reconnaissance de plans: dilemme entrecroisé-eronné

L的侦察计划和系统的多智能体问题：由L代理，环境行动的实施者，合作伙伴，L的援助等主要利益攸关方的协助。这一假设是合理的，因为我们的勘察工作是有效的，所以我们的态度是正确的，不正确的。侦察的类型是侦察，侦察的灵魂是S和S的计划，L的行动是新行动的观察者，唯一的行动是干预，而不是计划的中断。L的动作很有效，不是L犯了错误吗？L的行为举止是不会出错的。我的行为不是最大的错误，而是更好的理解和理解。例如，考虑到患者患有阿尔茨海默病或老年痴呆症，L的栖息地智能，这是一种公共需要的错误，主要是丰满的儿子意图最好的计划是多重纠缠！这是一种新的、最基本的解决方案，也就是最基本的解决方案，也就是最基本的方案和方案。S和S代表30多人参加了侦察活动，提出了一个重要的问题，这是一个重要的领域，也是一个系统的多学科应用。

Le problème de la reconnaissance de plans à l'insu se rapporte à une question fondamentale dans le domaine des systèmes multi-agents: comment prédire le comportement d'un agent observé à l'insu, en train d'effectuer des actions sur son environnement, de telle sorte que cette prédiction puisse être utilisée pour la coordination de tâches, la coopération, l'assistance, etc. La grande majorité des approches (logiques, probabilistes) développées pour résoudre ce problème, supposent que l'entité observée agit de manière rationnelle. Cette supposition n'est pas raisonnable si on souhaite établir une reconnaissance effective pour prédire n'importe quel type de comportement correct ou incorrect. Mais ce type de reconnaissance souhaitée, soulève un dilemme entre la reconnaissance de plans entrecroisés et de plans erronés. L'apparition d'une nouvelle action observée différente de l'action espérée, ne peut uniquement être interprétée, par la probabilité d'une interruption du plan en cours au détriment d'un nouveau but. Cette action peut être l'effet d'une erreur dont l'origine est l'opérateur humain qui n'est pas infaillible. Par ailleurs, cette même action n'est pas forcément une erreur, y compris dans le cas le plus extrême. À titre d'exemple, considérant un patient Alzheimer au stade précoce dans le contexte de l'habitat intelligent, il peut ne pas commettre nécessairement des erreurs, mais plutôt son intention est de réaliser plusieurs plans multiples en entrecroisement ! D'où le nouveau défi que ce projet de recherche tente de relever, qui est essentiellement dû au problème de complétion de la librairie de plans, laquelle dans un contexte réel sera forcément incomplète quelque soit le domaine. Malgré les progrès réalisés depuis 30 ans dans ce domaine de la reconnaissance réactive ou erronée, cette question demeure sans réponse et elle occupe donc une place importante, tant au niveau des fondements de la discipline des systèmes multi-agents qu'à celui de ses applications.