Incremental Plan Recognition in an Agent programming Framework

Alexandra Goultiaeva (1) , Yves Lespérance (2)

1 DCS - Department of Computer Science [University of Toronto]
2 department of Computer Science and Engineering

Dans cet article, nous proposons un modèle formel de la reconnaissance de plans en vue de l'inclure dans un formalisme de programmation d'agent. Le modèle est basé sur le calcul des situations et le langage de programmation d'agent ConGolog. Ceci fournit un langage très riche pour la spéci- fication des plans à reconnaitre. Notre modèle supporte aussi la reconnaissance incrémentale, où l'ensemble des hypothèses de plans exécutés est filtré à mesure que les actions sont observées. Le modèle est spécifié en termes d'un système de transitions pour le langage de plans. Le modèle supporte aussi les plans structurés hiérarchiquement et reconnait les relations entre un plan et les sous-plan qu'il contient. In this paper, we propose a formal model of plan recognition for inclusion in a cognitive agent programming framework. The model is based on the Situation Calculus and the ConGolog agent programming language. This provides a very rich plan specification language. Our account also supports incremental recognition, where the set of matching plans is progressively filtered as more actions are observed. This is specified using a transition system account. The model also supports hierarchically structured plans and recognizes subplan relationships.

Mots clés: Reconnaissance de plans; raisonnement sur l'action; langages de programmation d'agent; Plan recognition; reasoning about action; agent programming languages

Domaines: Complexité [cs.CC]; Recherche opérationnelle [math.OC]

Alexandra Goultiaeva, Yves Lespérance. Incremental Plan Recognition in an Agent programming Framework. 2007. ⟨hal-00188975⟩