Fusion de bases propositionnelles : une méthode basée sur les R-ensembles

Julien Hue (1) , Eric Würbel (1) , Odile Papini (1)

1 LSIS - Laboratoire des Sciences de l'Information et des Systèmes

La prise de décision collective conduit à l'interaction de plusieurs agents afin d'élaborer une décision commune cohérente. D'un point de vue informatique, ce problème peut se ramener à celui de la fusion de différentes sources d'informations. Dans le domaine de la représentation des connaissances pour l'intelligence artificielle, plusieurs approches ont été proposées pour la fusion de bases de croyances propositionnelles, cependant, la plupart d'entre elles l'ont été sur un plan sémantique et sont peu utilisables en pratique. Ce papier propose une nouvelle approche syntaxique pour la fusion de bases de croyances, appelée Fusion par Rensembles (ou RSF). La notion de R-ensemble, initialement définie dans le contexte de la révision de croyances, est étendue à la fusion et la plupart des opérations classiques de fusion sont capturées syntaxiquement par RSF. Afin d'implanter efficacement RSF, ce papier montre comment RSF peut être codé en un programme logique avec sémantique des modèles stables, puis présente une adaptation du système Smodels permettant de calculer efficacement les R-ensembles. Finalement, une étude expérimentale préliminaire montre que la mise en œuvre utilisant la programmation logique avec sémantique des modèles stables semble prometteuse pour réaliser la fusion de bases de croyances sur des applications réelles. Collective decision making leads to interaction between agents in order to elaborate a consistent common decision. From a data-processing point of view, this problem can be brought back to the merging of different sources of information. In knowledge representation for artificial intelligence, several approaches have been proposed for propositional bases fusion, however, most of them are de- paper proposes a new syntactic approach of belief bases fusion, called Removed Sets Fusion (RSF). The notion of removed-set, initially defined in the context of belief revision is extended to fusion and most of the classical fusion operations are syntactically captured by RSF. In order to efficiently implement RSF, the paper shows how RSF can be encoded into a logic program with answer set semantics, then presents an adaptation of the smodels system devoted to efficiently compute the removed sets in order to perform RSF. Finally a preliminary experimental study shows that the answer set programming approach seems promising for performing belief bases fusion on real scale applications.

Mots clés: Fusion de croyances; Raisonnement sur les croyances; Représentation des connaissances; Belief merging; reasoning about beliefs; Knowledge representation

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

Julien Hue, Eric Würbel, Odile Papini. Fusion de bases propositionnelles : une méthode basée sur les R-ensembles. 2007. ⟨hal-00189349⟩