Modelado de inferencia y preferencias en sistemas multiagentes utilizando argumentación

Autores
Chesñevar, Carlos Iván; Simari, Guillermo Ricardo; Maguitman, Ana Gabriela; Stolzenburg, Frieder; Dix, Jurgen; Jamroga, Wojciech; Gómez, Sergio Alejandro; Bulling, Nils
Año de publicación
2007
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este artículo presenta una descripción de los principales elementos que caracterizan los desafíos y metas a alcanzar asociados con la integración de inferencia basada en argumentación y preferencias en sistemas multiagentes. Se discute el rol de la Programación en Lógica Rebatible (DeLP), un formalismo argumentativo basado en la programación en lógica para dar soporte a diferentes aspectos de la representación de conocimiento y razonamiento en sistemas multiagentes. También se discute cómo diferentes extensiones de DeLP (particularmente aquellas que involucran la lógica posibilí stica y conocimiento vago) pueden ser relevantes en el contexto de sistemas multiagentes.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Argumentación
Intelligent agents
Multiagent systems
Sistemas Multiagentes
Representación de Conocimiento
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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description Este artículo presenta una descripción de los principales elementos que caracterizan los desafíos y metas a alcanzar asociados con la integración de inferencia basada en argumentación y preferencias en sistemas multiagentes. Se discute el rol de la Programación en Lógica Rebatible (DeLP), un formalismo argumentativo basado en la programación en lógica para dar soporte a diferentes aspectos de la representación de conocimiento y razonamiento en sistemas multiagentes. También se discute cómo diferentes extensiones de DeLP (particularmente aquellas que involucran la lógica posibilí stica y conocimiento vago) pueden ser relevantes en el contexto de sistemas multiagentes.
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