Problem med måligenkänning (GRD) handlar om att identifiera de bästa sätten att ändra den underliggande miljö som agenter verkar i, vanligtvis genom att göra en del av genomförbara åtgärder ogenomförbara, på ett sådant sätt att agenter tvingas avslöja sina mål så tidigt som möjligt. Modellen Stochastic GRD (S-GRD) är en viktig utvidgning som introducerade stochasticity till resultatet av agentåtgärder. Tyvärr, den värsta fall särskiljningsförmåga (wcd) metrisk föreslås för S-GRDs har en formell definition som är oförenlig med dess intuitiva definition, vilket är det maximala antalet åtgärder en agent kan vidta, i förväntan, innan dess mål avslöjas. I detta dokument gör vi följande bidrag: (1) Vi föreslår en ny wcd metrisk, kallad all-goals wcd (wcd ag ), som åtgärdar denna inkonsekvens; (2) Vi introducerar en ny metrisk, kallad förväntad-fall särskiljningsförmåga (ecd), som väger de möjliga målen baserat på deras sannolikhet för att vara det verkliga målet; (3) Vi ger teoretiska resultat som jämför dessa olika mätvärden samt komplexiteten i att beräkna dem optimalt; och (4) Vi beskriver nya effektiva algoritmer för att beräkna wcd ag och excd värden.
I REF införs ett nytt mått, nämligen förväntad särskiljningsförmåga (ECD), som är tillämplig på stokastiska domäner och löser en brist i WCD.
New Metrics and Algorithms for Stochastic Goal Recognition Design Problems
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}