Agent rationnel orienté-but - Projet P-Androide
Description du projet
Dans ce projet nous cherchons à automatiser la gestion des buts pour un agent rationnel orienté-but. Un tel agent peut avoir plusieurs types de buts (goals) et des moyens de les atteindre (plans). Les types de buts, proposés par Dastani et al., [1], sont les suivants:
- Accomplir (achieve) but : utilisé afin de spécifier un état du monde à réaliser. Quand un tel but devient actif, l’agent choisit un plan, qu’il utilise pour l’accomplissement de l'état du monde (objectif) décrit par le but. Quand l'objectif est accompli, le but finit avec succès et il est supprimé. Un “accomplir but” peut aussi échouer, quand il n'y a pas de possibilité d'accomplissement. Dans ce cas le but est abandonné;
- Maintenir (maintain) but : Ce type de buts a pour objectif de maintenir un certain état du monde. L'agent surveille l'environnement et si l'état désiré est invalidé, un nouveau plan est choisi, afin de rétablir l'état à maintenir. Les “maintenir buts” peuvent aussi avoir une condition d'achèvement, pour leur suppression;
- Réaliser (perform) but: Ce type de buts spécifie des activités à réaliser par l'agent. Le but finit avec succès quant un plan correspondant est généré et réalisé. Si aucun plan n'est généré ou trouvé, le but va échouer. Les “réaliser buts” ont aussi une option de reexécution, pour les situations qui le requièrent.
II. Scénario et Exemples
Les agents rationnels décrits ci-dessus seront testés autour d’un scénario pour la gestion des discussions, qui ont lieu autour d’un point de discussion, et ils seront, ensuite, intégrés dans une application d'intelligence ambiante (AmI), appelée Sio, qui va mettre en œuvre ce scénario.
Les points de discussion sont considérés comme des endroits (ex. smart table) dans un campus qui peuvent être utilisés pour des réunions. Ils permettent aux membres d'une équipe de se retrouver autour de cet endroit et de gérer leurs réunions, en tenant les discussions attractives, d'une manière intelligente, et en offrant, aux utilisateurs, les outils nécessaires pour le bon déroulement des séances.
Dans le cadre de ce scénario, au sujet duquel les étudiants intéressés peuvent demander plusieurs informations, les types de buts énumérés ci-dessus peuvent être exemplifiés comme suit:
A. Accomplir buts
Un tel but est de réunir tous les membres de l’équipe autour de la table, quand un membre se situe à côté d'un point de discussion et il exprime l'intention de commencer une discussion. Si ce but échoue, une discussion pourrait être commencée avec les membres disponibles, seulement, ou la réunion pourrait être reportée. Dans les deux cas, d’autres “accomplir buts” seront adoptés.
B. Maintenir buts
Un exemple pour ce type de but, dans le cadre du scénario, est de maintenir l’état du monde dans lequel il y a toujours un sujet de discussion actif. À cet effet, chaque fois les participants à une discussion marquent un sujet comme fini, donc l'état du monde se modifie en invalidant la condition du but, l'agent va exécuter un nouveau plan pour choisir un nouveau sujet de discussion, basé sur les propositions / préférences des participants.
C. Réaliser buts
Pour ce cas, un but est d'actualiser le compte rendu de la réunion continuellement, sur les interfaces utilisées par chaque participant (soit disponible sur leur dispositifs mobiles, soit, à défaut, offertes par les points de discussion), en tenant compte des modifications faites par les autres utilisateurs.
III. Travail à réaliser
L’objectif de ce projet est de créer une classe d'agents rationnels, orientés-but, pour les types de buts proposés par Dastani et al., [1], et pour le modèle de cycle de vie proposé par Braubach et al., [2]. En outre, cette classe sera utilisée pour la création d'agents, en définissant leurs base de connaissances, leurs base de buts et leurs plans, pour la tester autour du scénario présenté.
La programmation se fera en Java. Les formalismes pour la représentation des connaissances, des buts et des plans (comportements) seront inspirés du langage de programmation S-CLAIM, [3].
Encadrants
Amal El Fallah Seghrouchni - amal.elfallah at lip6.fr
Marius-Tudor Benea, doctorant - marius-tudor.benea at lip6.fr
Nombre d'étudiants
L’équipe sera composée de 3-4 étudiants.
Références
[1] Dastani, M., Van Riemsdijk, M. B., & Meyer, J. J. C. (2006, May). Goal types in agent programming. In Proceedings of the fifth international joint conference on Autonomous agents and multiagent systems (pp. 1285-1287). ACM.
[2] Pokahr, A., Braubach, L., & Lamersdorf, W. (2005). Jadex: A BDI reasoning engine. In Multi-agent programming (pp. 149-174). Springer US.
[3] Baljak, V., Benea, M. T., EL Fallah-Seghrouchni, A., Herpson, C., Honiden, S., Nguyen, T. T. N., ... & Toriumi, S. (2012). S-claim: An agent-based programming language for ami, a smart-room case study. Procedia Computer Science, 10 (pp. 30-37). Elsevier.