Abstrakt. I detta dokument föreslås en ny Case-based Reasoning (CBR) metod, som heter Q-CBR, som använder en kvalitativ rumslig resonansteori för att modellera, hämta och återanvända fall med hjälp av rumsliga relationer. En kvalitativ avstånds- och orienteringskalkyl (EOPRA) används för att modellera fall med hjälp av kvalitativa relationer mellan objekten i ett fall. En ny hämtningsalgoritm föreslås som använder det konceptuella granndiagrammet för att beräkna likhetsmåttet mellan ett nytt problem och fallen i ärendebasen. En återanvändningsalgoritm introduceras också som väljer det mest likartade fallet och delar det med andra agenter, baserat på deras kvalitativa position. Det föreslagna tillvägagångssättet utvärderades på simulering och på riktiga humanoida robotar. Preliminära resultat tyder på att det föreslagna tillvägagångssättet är snabbare än att använda en kvantitativ modell och andra likhetsåtgärder, t.ex. Som ett resultat av att köra Q-CBR fick robotarna ett högre genomsnittligt antal mål än de som erhölls när de körde en metrisk CBR-strategi.
Ett exempel på rumslig CBR är Q-CBR (Qualitative Case-Based Reasoning) som har visat lovande resultat med hjälp av Kvalitative Spatial Reasoning (QSR) teori för hämtning inom det tekniska området för robotik artificiell intelligens REF.
Qualitative Case-based Reasoning for Humanoid Robot Soccer: a new retrieval and reuse algorithm
{'venue': 'ICCBR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}