R-CAST - R-CAST
Эта статья описывает только один узкоспециализированный аспект связанной с ним темы.Октябрь 2009 г.) ( |
Эта статья нужны дополнительные цитаты для проверка.июнь 2013) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) ( |
R-CAST это система поддержки принятия групповых решений на основе исследования натуралистическое принятие решений. Его архитектура, основанная на нескольких программные агенты, поддерживает команды, принимающие решения, предугадывая информацию, относящуюся к их решениям, на основе общей ментальной модели о контексте принятия решений.
Принципы дизайна
В наш век цифровой информации команды, принимающие решения, часто переполнены огромным объемом информации. Это приводит к двум проблемам:
- Во-первых, человек, принимающий решения, может быть перегружен информацией и испытывать трудности с своевременным принятием правильных решений.
- Во-вторых, членам команды может быть сложно определить, какая информация на самом деле нужна товарищу по команде, и, следовательно, какой информацией нужно поделиться с ним / ней.
Технология R-CAST направлена на решение обеих этих проблем.
Подход R-CAST основан на четырех основных концепциях:
- Агенты используют модель процесса принятия решений человеком (называемую решение, основанное на признании [RPD] модель), чтобы связать задачи принятия решений с информацией, относящейся к решениям.
- Вычислительная модель RPD в R-CAST использует структуру знаний (называемую знаниями опыта), которая фиксирует знания, относящиеся к принятию решений.
- На основании практических знаний и правил вывода можно ожидать трех типов релевантной информации, относящейся к:
- сопоставление текущей ситуации с известным опытом (т. е. подсказками),
- оценка нескольких вариантов решения и
- обнаружение аномалий после принятия решения, чтобы можно было соответствующим образом изменить исходное решение.
- Вычислительная модель RPD служит общим процессом DM между агентами и людьми в группе, что позволяет агентам делиться соответствующей информацией с другими товарищами по команде, будь то программные агенты или люди.
Принцип работы
Помимо прогнозирования информации, необходимой для принятия решений, агенты R-CAST также взаимодействуют для поиска и объединения информации в распределенной среде, такой как сервис-ориентированная архитектура. R-CAST разработан в Лаборатория интеллектуальных агентов в Колледж информационных наук и технологий в Государственный университет Пенсильвании во главе с Доктор Джон Йен.
Архитектура R-CAST является компонентной и реконфигурируемой. Выбирая компоненты, подходящие для приложения, R-CAST можно настроить на широкий спектр агентов: от простых рефлекторных агентов до агентов с поддержкой RPD. Ключевые компоненты R-CAST включают интерпретатор модели RPD, базу знаний, менеджер информации, менеджер процессов, менеджер связи и адаптеры для различных областей. Интерпретатор модели RPD сопоставляет текущую ситуацию с известным опытом, который организован в иерархию. Выявлены недостающие сигналы, относящиеся к текущему решению. Информационный менеджер использует информационную зависимость в базе знаний, чтобы сделать вывод о недостающей информации, которая имеет отношение к сигналам более высокого уровня, оценкам вариантов и аномалиям. Затем менеджер по связи связывается с агентами, которые предоставляют недостающую информацию. Чтобы построить модель, необходимо (а) определить, какие компоненты задействованы для создания модели, (б) проанализировать задачи и получить соответствующие знания для компонентов и (в) разработать адаптер домена для интеграции агентов во внешнюю среду.
Агенты R-CAST использовались для разработки средств принятия решений для человеческих команд. Они также использовались для изучения коллективного познания и проблем, связанных с взаимодействием человека и агента в прикладных областях с ограниченным временем.
Публикации
- Сяоцун Фан, Бинцзюнь Сун, Шуан Сун, Майкл МакНиз и Джон Йен, Агенты с поддержкой RPD объединяются с людьми для принятия решений в различных контекстах, AAMAS 2006
- X. Fan, S. Sun, M. McNeese, J. Yen, Расширение модели принятия решений, ориентированной на признание, для сотрудничества человека и агента, In Proceedings of the Fourth International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi Agent Systems, pp. 945–952, Нидерланды, 25–29 июля 2005 г.
- X. Fan, S. Sun, B. Sun, G. Airy, M. McNeese, J. Yen, Совместные агенты с поддержкой RPD, помогающие решить задачу из трех блоков по управлению и контролю в сложной и городской местности, В материалах конференции 2005 г. по репрезентации поведения в моделировании и симуляции (BRIMS), стр. 113–123, Юниверсал-Сити, Калифорния, 16–19 мая 2005 г.
- X. Fan, S. Sun и J. Yen, Об общей ситуационной осведомленности для поддержки команд, принимающих решения, В материалах весеннего симпозиума AAAI 2005 г. по технологиям искусственного интеллекта для внутренней безопасности, стр. 17–24, Стэнфорд, Калифорния, март 2005 г.
Смотрите также
- Интеллектуальный агент
- Когнитивные архитектуры - IA считается осознающий себя
- Многоагентная система
- Агент-ориентированная модель