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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

State Transition in Multi-agent Epistemic Domains Using Answer Set Programming

verfasst von : Yusuf Izmirlioglu, Loc Pham, Tran Cao Son, Enrico Pontelli

Erschienen in: Logic Programming and Nonmonotonic Reasoning

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper we develop a state transition function for partially observable multi-agent epistemic domains and implement it using Answer Set Programming (ASP). The transition function computes the next state upon an occurrence of a single action. Thus it can be used as a module in epistemic planners. Our transition function incorporates ontic, sensing and announcement actions and allows for arbitrary nested belief formulae and general common knowledge. A novel feature of our model is that upon an action occurrence, an observing agent corrects his (possibly wrong) initial beliefs about action precondition and his observability. By examples, we show that this step is necessary for robust state transition. We establish some properties of our state transition function regarding its soundness in updating beliefs of agents consistent with their observability.

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Fußnoten
1
Details of state transition in these examples can be found in our online appendix at https://​github.​com/​yizmirlioglu/​Epistemic.
 
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Metadaten
Titel
State Transition in Multi-agent Epistemic Domains Using Answer Set Programming
verfasst von
Yusuf Izmirlioglu
Loc Pham
Tran Cao Son
Enrico Pontelli
Copyright-Jahr
2022
Buch
Logic Programming and Nonmonotonic Reasoning

Print ISBN: 978-3-031-15706-6

Electronic ISBN: 978-3-031-15707-3

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-15707-3_21

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