Prof. i. R. Dr. sc. nat. Hans-Dieter Burkhard

• Architekturprinzipien und Lernen auf der Basis mentaler Modelle I

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• Integration kooperationsfähiger Agenten in komplexen Organisationen - Möglichkeiten und Grenzen der Gestaltung hybrider offener Systeme II

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  Ziel des Vorhabens ist insgesamt die Untersuchung der konzeptionellen und technischen Grundlagen für offene agenten-basierte Systeme, die mit den Problemen der Inkohärenz und der Heterogenität in komplexen Organisationen erfolgreich umgehen können. Solche Systeme sind als sozionische Systeme unter dem Gesichtspunkt der hybriden Organisation der Aktivitäten menschlicher Akteure und künstlicher Agenten als auch unter dem Fokus der Agentenkoordination in Multiagentensystemen zu betrachten. Beispielhaft sollen inkrementelle Vorgehensweisen anhand von theoretischen Untersuchungen, Implementationen und Experimenten in Planspielumgebungen und in realen Anwendungsszenarien erarbeitet und evaluiert werden. Anhand von organisationssoziologischen Analysen in der Anwendungsdomäne und von darauf bezogenen theoretischen Generalisierungen und Typologien sollen die sozialen Mechanismen in Organisationen zur Bewältigung inkohärenter Ziele und die Bedingungen für erfolgreiche Kooperation und Verhandlung untersucht werden, um der Informationstechnik neue Konzepte und sozionische Lösungsmodelle anbieten zu können. Parallel sollen die technischen Konzepte für Organisationsstrukturen und kooperative Verhaltensweisen der künstlichen Agenten durch die Umsetzung des Rollenkonzeptes in MAS weiterentwickelt und evaluiert werden. Schließlich sollen Systemarchitekturen für Anwendungsszenarien mit eingeschränkter und erweiterter Offenheit entwickelt werden, um die Anwendbarkeit verhandlungsbasierter Koordinationsmechanismen für hoch- und niedrigskalierte Systeme zu testen. Diese Systeme werden als multiagentenbasierte Verhandlungssysteme konzipiert.

• Architekturprinzipien und Lernen auf der Basis mentaler Modelle II

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  Agenten-orientierte Techniken und fallbasiertes Schließen stellen eine gemeinsame Basis für mentale Modelle von intelligenter Verhaltenssteuerung dar. Diese ermöglicht die Verfolgung langfristiger, kooperativer Ziele unter Echtzeit-Bedingungen in Umgebungen mit unvollständigen und unsicheren Informationen. Agenten-orientierte Techniken implementieren Modelle menschlicher Entscheidungsprozesse, fallbasiertes Schließen implementiert das Handeln auf der Basis von Erfahrungen und Vorbildern. Aktuelle Erfahrungen werden als Fälle gespeichert, erweitern damit den Erfahrungsschatz und sind sofort wiederverwertbar. Im Projekt dienen Fälle als deliberative Verhaltensmuster für langfristige, kooperative Handlungen. Sie bieten die Möglichkeit der fortlaufenden Anpassung an die aktuelle Situation nach dem Prinzip der Fallvervollständigung. Kooperation wird vereinfacht dargestellt durch den Bezug auf gemeinsame Verhaltensmuster. Fälle bestehen aus hierarchisch gegliederten Absichten, reaktive Verhaltensweisen werden auf den unteren Hierarchiestufen eingebunden. Die Auswahl erfolgt in einem weniger zeitkritischen Planungsprozess (Deliberation) nach Nützlichkeitsabschätzungen bzw. Ähnlichkeitsbewertungen in einem Belief-Desire-Intention (BDI)-Modell. Die Absichten steuern echtzeitfähige, reaktive Abarbeitungsprozesse. Online-Lernen erfolgt durch Anpassung der Auswahlkriterien der Absichten (Fälle) und die Einbindung neuer Fälle. Die entsprechenden Verfahren werden auch eingesetzt für differenzierte Wahrnehmungsprozesse, die von zentraler Bedeutung für effiziente Robotersteuerungen sind. Anwendungsdomäne: RoboCup Simulation League und Sony Four Legged League.

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