Un cadre pour la planification consciente d'un observateur sous observabilité partielle - Department of Complex Systems, Artificial Intelligence  & Robotics
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Un cadre pour la planification consciente d'un observateur sous observabilité partielle

Résumé

In this article, we are interested in planning problems where the agent is aware of the presence of an observer, and where this observer is in a partial observability situation. The agent has to choose its strategy to optimize the information transmitted by observations. We build a framework to handle those kinds of problems and work with various properties such as predictability, legibility and explicability. Our work is based on the Observer Aware Markov Decision Process (OAMDP) framework. The extension of OAMDPs to partial observability can handle more realistic problems (situations where the observer doesn’t have access to all of the environment information) but also allows to consider dynamic types. Those dynamic target variables allow to work with predictability as presented in the pOAMDP (predictable OAMDP) framework and with legibility problems with multiple goals where the goal might change during the task.
Dans cet article, nous nous intéressons à des problèmes de planification où l'agent est conscient de la présence d'un observateur et où cet observateur est en situation d'observabilité partielle. L'agent doit donc choisir sa stratégie dans le but d'optimiser les informations qu'il transmet à travers les observations. Nous proposons un cadre qui permet de traiter ce type de problème et de travailler avec différentes propriétés telles que la prédictibilité, la lisibilité et l'explicabilité. Notre travail s'appuie sur le cadre des processus de décision markoviens conscients d'un observateur (OAMDP). Étendre les OAMDP en observabilité partielle permet d'une part de travailler sur des problèmes plus réalistes (des situations où l'observateur n'aurait pas accès à l'ensemble des données de l'environnement), mais permet aussi de considérer des variables cibles dynamiques. Ces types dynamiques permettent de traiter la prédictibilité telle que présentée dans les pOAMDP (predictable OAMDP) ainsi que des problèmes de lisibilité à objectifs multiples où l'objectif de l'agent pourrait changer au cours du temps.
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Dates et versions

hal-04698457 , version 1 (16-09-2024)

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Identifiants

  • HAL Id : hal-04698457 , version 1

Citer

Salomé Lepers, Vincent Thomas, Olivier Buffet. Un cadre pour la planification consciente d'un observateur sous observabilité partielle. 18es Journées d’Intelligence Artificielle Fondamentale et 19es Journées Francophones sur la Planification, la Décision et l’Apprentissage pour la conduite de systèmes, Jean-Guy Mailly; François Schwarzentruber; Anaelle Wilczynski, Jul 2024, La Rochelle, France. ⟨hal-04698457⟩
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