Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Modelling of Agents' Behavior with Semi-Collaborative Meta-Agents

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F05%3A00109716" target="_blank" >RIV/68407700:21230/05:00109716 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Modelling of Agents' Behavior with Semi-Collaborative Meta-Agents

  • Popis výsledku v původním jazyce

    An autonomous agent may largely benefit from its ability to reconstruct another agent's reasoning principles from records of past events and general knowledge about the world. In our approach, the meta-agent maintains a first-order logic theory, called the community model, yielding predictions about other agents' decisions. In this contribution we introduce a query-based collective reasoning process where the semi-collaborative meta-agents use active learning technique to improve their models. We provide empirical results that demonstrate the viability of the concept and show the benefits of collective meta-reasoning.

  • Název v anglickém jazyce

    Modelling of Agents' Behavior with Semi-Collaborative Meta-Agents

  • Popis výsledku anglicky

    An autonomous agent may largely benefit from its ability to reconstruct another agent's reasoning principles from records of past events and general knowledge about the world. In our approach, the meta-agent maintains a first-order logic theory, called the community model, yielding predictions about other agents' decisions. In this contribution we introduce a query-based collective reasoning process where the semi-collaborative meta-agents use active learning technique to improve their models. We provide empirical results that demonstrate the viability of the concept and show the benefits of collective meta-reasoning.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2005

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Multi-Agent Systems and Applications IV

  • ISBN

    3-540-29046-X

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Berlin

  • Místo konání akce

    Budapest

  • Datum konání akce

    12. 9. 2005

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000233298100063