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”

Planning and Acting in Dynamic Environments: Identifying and Avoiding Dangerous Situations

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F22%3A00363577" target="_blank" >RIV/68407700:21230/22:00363577 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00216208:11320/22:10437330

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1080/0952813X.2021.1938697" target="_blank" >https://doi.org/10.1080/0952813X.2021.1938697</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1080/0952813X.2021.1938697" target="_blank" >10.1080/0952813X.2021.1938697</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Planning and Acting in Dynamic Environments: Identifying and Avoiding Dangerous Situations

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In dynamic environments, external events might occur and modify the environment without consent of intelligent agents. Plans of the agents might hence be disrupted and, worse, the agents might end up in dead-end states and no longer be able to achieve their goals. Hence, the agents should monitor the environment during plan execution and if they encounter a dangerous situation they should (reactively) act to escape from it. In this paper, we introduce the notion of dangerous states that the agent might encounter during its plan execution in dynamic environments. We present a method for computing lower bound of dangerousness of a state after applying a sequence of actions. That method is leveraged in identifying situations in which the agent has to start acting to avoid danger. We present two types of such behaviour - purely reactive and proactive (eliminating the source of danger). The introduced concepts for planning with dangerous states are implemented and tested in two scenarios - a simple RPG-like game, called Dark Dungeon, and a platform game inspired by the Perestroika video game. The results show that reasoning with dangerous states achieves better success rate (reaching the goals) than naive planning or rule-based techniques.

  • Název v anglickém jazyce

    Planning and Acting in Dynamic Environments: Identifying and Avoiding Dangerous Situations

  • Popis výsledku anglicky

    In dynamic environments, external events might occur and modify the environment without consent of intelligent agents. Plans of the agents might hence be disrupted and, worse, the agents might end up in dead-end states and no longer be able to achieve their goals. Hence, the agents should monitor the environment during plan execution and if they encounter a dangerous situation they should (reactively) act to escape from it. In this paper, we introduce the notion of dangerous states that the agent might encounter during its plan execution in dynamic environments. We present a method for computing lower bound of dangerousness of a state after applying a sequence of actions. That method is leveraged in identifying situations in which the agent has to start acting to avoid danger. We present two types of such behaviour - purely reactive and proactive (eliminating the source of danger). The introduced concepts for planning with dangerous states are implemented and tested in two scenarios - a simple RPG-like game, called Dark Dungeon, and a platform game inspired by the Perestroika video game. The results show that reasoning with dangerous states achieves better success rate (reaching the goals) than naive planning or rule-based techniques.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence

  • ISSN

    0952-813X

  • e-ISSN

    1362-3079

  • Svazek periodika

    34

  • Číslo periodika v rámci svazku

    6

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    24

  • Strana od-do

    925-948

  • Kód UT WoS článku

    000668480700001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85109083631