Reconnaissance de plan probabiliste par exploration partielle des hypothèses

La capacité à reconnaître les intentions d’un agent est un élément important de l’analyse de la situation. Connaître ces intentions est souvent un facteur clé de la prise de décision dans plusieurs domaines tels que la robotique, les jeux vidéo, la sécurité informatique et l’analyse du renseignement. Une des approches algorithmiques souvent utilisées pour reconnaître les intentions d’un agent suppose une connaissance préalable de tous les plans exécutables par l’agent observé. À partir de ces plans et des données d’observation, on peut alors prédire les comportements et les intentions de l’agent observé simplement en générant les modèles d’exécution de plans cohérents avec les données d’observation. Ces modèles d’exécution constituent en quelque sorte les hypothèses sur le plan et le but poursuivi par l’agent observé. Ainsi, la probabilité que l’agent observé poursuive un but particulier est établie comme étant la proportion des modèles cohérents avec ce but. Cette approche existe depuis une dizaine d’années et fait partie des approches les plus étudiées en ce moment. Cependant, elle comporte des lacunes fondamentales, notamment une explosion combinatoire de la taille de l’espace d’hypothèses. Ce mémoire de maîtrise propose un algorithme permettant d’aborder ce dernier problème en contrôlant l’exploration de l’espace d’hypothèse. Avec ce nouvel algorithme, on peut approximer la probabilité du but, de sorte que la précision de l’approximation s’améliore graduellement avec le temps de calcul. Cette approche a été publiée dans l’une des deux plus prestigieuses conférences scientifiques sur l’intelligence artificielle : International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), en 2013.

Name thesis:degree_name

M. Sc.

Level thesis:degree_level

Maîtrise

Discipline thesis:degree_discipline

Informatique

Grantor dc:publisher

Université de Sherbrooke

Year dc:date.issued

2015

Author dc:creator

• Filion, Julien

Advisors dc:contributor.advisor

• Kabanza, Froduald
• Benaskeur, Abder Rezak
• Irandoust, Hengameh

• Intelligence artificielle
• Raisonnement probabiliste
• Reconnaissance de plan
• Jeux de stratégie en temps réel

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ca/

Language dc:language.iso

fr

Handle dc:identifier.uri

http://hdl.handle.net/11143/8005

OAI identifier oai:identifier

oai:usherbrooke.scholaris.ca:11143/8005