Kombination von Aktionsformalismen und nichtmonotonen Logiken zur Entwicklung von Methoden zur Planung und Entscheidungsfindung in komplexen Umgebungen

智能系统（intelligent system），即自主智能体（agent）或机器人（robot）， die in in Umfeld ingebunden sind und mit diesem interagieren, msssen forlaufendenscheiden, welche Aktionen zu einem gegebenen Zeitpunkt möglich and sinvolvolsind。这是一种具有柔性和智能的翻译系统。在komplexen Umgebungen sind disese Entscheidungen häufig mit Unsicherheit行为和können daher nur ad-hoc getroffen werden。因此，wid ein Agent häufig nur unvollständige Information <s:1> berden aktuellen Weltzustand besitzen, Teile dieser Information sind aus Beobachtungen und/oder der commmunikation mit anderen Agenten zu erschließen, wobei diese schl<e:1> sse fast immer den Charakter von default - schl<e:1> ssen haben。研究结果表明：在正常情况下，人的行为是有规律的；在正常情况下，人的行为是有规律的；在正常情况下，人的行为是有规律的。大北光模Stärke nichtmonoder system darin，大北光模模können，大北光模模können，大北光模模unvollständigen/unsicheren Wissens zu reasonable Überzeugungen kommt。Ziel der组合von Aktionsformalismen mit Defaults und Präferenzen ist es， geeignete and effiziente Methoden zum Schließen en der Aktionen in komplexen, unsicheren Umgebungen zu entwickeln。Nichtmonotone interenztechniken dienen hierbei dazu， auf der Basis von unvollständigem Wissen似是而非的schlsse <e:1> berden den aktuellen Weltzustand zu modellien, Erklärungen f<s:1> r Diskrepanzen zwischen dekenwarteen und den tatsächlich beobachteten Effekten von Aktionen zugenerien, sowie die Behandlung qualativer Präferenzen von unterschiedlichen Zielen deintelligenten Systems zu ermöglichen。在德国，在德国，在德国，在德国，在德国，在德国，在德国，在德国。Dennoch wollen wir die Ergebnisse and hand konkreter Problemstellungen zum Thema General Game Playing (universselle Spielprogramme) evaluien, das ein hochaktuelles and interessantes Anwendungsgebiet fr die Wissensrepräsentation darstellt。

Intelligente Systeme, wie autonome Agenten oder Roboter, die in ein Umfeld eingebunden sind und mit diesem interagieren, müssen fortlaufend entscheiden, welche Aktionen zu einem gegebenen Zeitpunkt möglich und sinnvoll sind. Sie müssen ihre Wahrnehmungen interpretieren und auf unerwartete Ereignisse flexibel und intelligent reagieren. In komplexen Umgebungen sind diese Entscheidungen häufig mit Unsicherheit behaftet und können daher nur ad-hoc getroffen werden. So wird ein Agent häufig nur unvollständige Information über den aktuellen Weltzustand besitzen, Teile dieser Information sind aus Beobachtungen und/oder der Kommunikation mit anderen Agenten zu erschließen, wobei diese Schlüsse fast immer den Charakter von Default-Schlüssen haben. Effekte von Handlungen treten manchmal nur unter normalen Bedingungen ein, und im Falle einer Diskrepanz zwischen dem erwarteten und beobachteten Effekt einer Handlung sind plausible Erklärungen für die Abweichungen zu erzeugen. Dabei liegt die Stärke nichtmonotoner Systeme darin, dass sie modellieren können, wie man auf der Basis unvollständigen/unsicheren Wissens zu plausiblen Überzeugungen kommt. Ziel der Kombination von Aktionsformalismen mit Defaults und Präferenzen ist es, geeignete und effiziente Methoden zum Schließen über Aktionen in komplexen, unsicheren Umgebungen zu entwickeln. Nichtmonotone Inferenztechniken dienen hierbei dazu, auf der Basis von unvollständigem Wissen plausible Schlüsse über den aktuellen Weltzustand zu modellieren, Erklärungen für Diskrepanzen zwischen den erwarteten und den tatsächlich beobachteten Effekten von Aktionen zu generieren, sowie die Behandlung qualitativer Präferenzen von unterschiedlichen Zielen des intelligenten Systems zu ermöglichen. Entsprechend der Ausrichtung des Gesamtpaketes ist die Forschung auch in diesem Teilprojekt in der Hauptsache grundlagenorientiert. Dennoch wollen wir die Ergebnisse anhand konkreter Problemstellungen zum Thema General Game Playing (universelle Spielprogramme) evaluieren, das ein hochaktuelles und interessantes Anwendungsgebiet für die Wissensrepräsentation darstellt.