Agenter som interagerar med en ofullständigt känd värld måste kunna resonera om effekterna av sina handlingar, och för att få ytterligare information om den världen behöver de använda sensorer av något slag. Tyvärr är både effekterna av åtgärder och den information som returneras från sensorer föremål för fel. För att klara av sådana osäkerheter kan agenten bevara probabilistiska uppfattningar om tillståndet i världen. Med probabilistiska övertygelser kommer agenten att kunna kvantifiera sannolikheten för de olika resultaten av sina handlingar och bättre kunna utnyttja den information som samlats in från dess felbenta åtgärder och sensorer. I detta dokument presenterar vi en modell där vi kan resonera om en agents probabilistiska grad av tro och det sätt på vilket dessa uppfattningar förändras när olika handlingar utförs. Vi bygger på en allmän logisk handlingsteori som utvecklats av Reiter och andra, formaliserad i situationskalkylen. Vi föreslår en enkel axiomatisering som fångar en agents trostillstånd och det sätt på vilket dessa uppfattningar förändras när handlingar utförs. Vår modell visar ett antal intuitivt rimliga egenskaper.
I synnerhet föreslår REF en probabilistisk generalisering av situationskalkylen, som bygger på första ordningens sannolikhetslogik, och som gör det möjligt att resonera om en agents probabilistiska trosgrader och hur dessa uppfattningar förändras när handlingar utförs.
Reasoning about Noisy Sensors and Effectors in the Situation Calculus
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}