Pierre-Alexandre FAVIER

L'intentionnalité : un guide pour le prototypage interactif d'agents en interaction

Laboratoire d’Ingénieurie Informatique

Li2, CERV/ENIB, BREST, FRANCE

CERV

Sommaire

Introduction

Un lien entre décision et action

Le modèle d'agent intentionnel

L'intentionnalité comme lien
sémantique

La démonstration (smain)

Introduction

réactifs

Spécification comportementale de systèmes multi-agents

[Ballet 00]

[Parenthoen 03]

[Querrec 02]

perceptifs

cognitifs

Un lien entre décision
et action

L'utilisateur final...

Prototypage interactif

Souhaite une interaction directe

N'est pas un informaticien expert

Souhaite un retour d'expérience

Un lien entre décision
et action

action

décision

Activité principale

Méthodes

perception

?

?

design

implémentation

Un lien entre décision
et action

action

décision

Activité principale

Méthodes

perception

L.S.

design

implémentation

Un lien entre décision
et action

action

décision

Activité principale

Méthodes

perception

?

impératif

déclaratif

Un lien entre décision
et action

action

décision

Activité principale

Méthodes

perception

L.S.

impératif

déclaratif

design

implémentation

L'intentionnalité comme lien sémantique

Activité principale

Méthodes

L.S.

4 tendances

Intention = tendance + propriété

increase

reduce

maintain

independent

Le modèle d'agent intentionnel

Partie impérative

Partie déclarative (comportement)

attributs

propriétés

méthodes

connaissances

règles comportementales

descriptions d'actions

perceptions

Le modèle d'agent intentionnel

Prolog

C++

Environnement

Agent

Méthodes

Attributs

Propriétés

Règles
comportementales

Connaissances
+ Descriptions d'actions

Décision

Action

Perception

Le modèle d'agent intentionnel

“utilitaires”

comportementaux

attributs

propriétés

basées sur les attributs

renseignés par les perceptions

consultées par les règles comportementales

Le modèle d'agent intentionnel

double _nearestPreyY

attributs

propriétés

double nearestPreyAngle

double _nearestPreyZ

cone3D _cone

double nearestPreyDistance

Le modèle d'agent intentionnel

langage impératif (ARéVi)

méthodes

dynamiques
(compilation « à la volée »)

Le modèle d'agent intentionnel

randomWalk

méthodes

findNearestPrey

purchase

Le modèle d'agent intentionnel

code prolog “libre”

connaissances

modules et résolution de portée

résolution multi-thread

Le modèle d'agent intentionnel

code prolog pour les conditions

règles comportementales

génèrent des “intentions”
(triplet tendance – propriété – force )

Le modèle d'agent intentionnel

behaviouralRule([happiness-increase-weak]):-
getProperty('energy', E),

E > 5000.

règles comportementales

behaviouralRule([energy-increase-normal]):-
getProperty('energy', E),

E < 7000,
getProperty('nearestPreyDistance', D),
D < 20.

Le modèle d'agent intentionnel

déclaration des effets présumés des actions

descriptions d'actions

Le modèle d'agent intentionnel

action( randomWalk, [happiness-increase])

descriptions d'actions

action( purchase,
[energy-increase,
nearestPreyDistance-decrease])

Le modèle d'agent intentionnel

liste d'actions effectuées cycliquement

perceptions

Le modèle d'agent intentionnel

findNearestPrey

perceptions

Démonstration !

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parenthoen

1998-10-10T11:44:38