A Probabilistic Logic to Reason about the Interaction between Knowledge and Social Commitments in MASs
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we develop a probabilistic approach to formally represent and reason about the interaction between knowledge and social commitments in Multi-Agent Systems (MASs). Unlike existent approaches that address social commitments within the scope of agent to agent, our approach considers commitments among multiple agents as well. In particular, we introduce a new logic called the probabilistic logic of knowledge and commitment (PCTLkc+). The logic we introduce combines a logic of knowledge and commitment (CTLKC+) with a probabilistic branching-time logic (PCTL). We then extend the resulting logic by adding further operators for the group knowledge and group commitment so that different flavors of the interaction between the two concepts can be nicely captured and reasoned about. A major contribution of this paper is the semantics of group social commitment, which has not been considered in the literature. Target systems are modeled using a new extended version of interpreted systems, a popular formal framework that models the communication between interacting agents and accounts for the uncertainty in MASs. The advancement of the proposed logic over existing logics lies in its expressiveness power that allows one to not only express knowledge and social commitments independently, but also express combinations between them in the presence of uncertainty when the scope of interacting agents goes beyond two.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».