Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Markowski model dyskretnego algorytmu mrówkowego

100%

Rembelski P.

tom T. 13/54

79-103

Algorytm inspirowany naturą zaproponowany przez M. Doriego został w pracy przedefiniowany jako łańcuch Markowa. Istotą rozwiniętego modelu jest wyznaczenie wszystkich podstawowych obiektów jego działania, wskazanie na skończoność przestrzeni stanów oraz wyprowadzenie wyrażeń na składowe podstawowego operatora, macierzy przekształcenia w pojedyńczym kroku. Jednoczesnie sformułowano warunki zachowania się asymptotycznego, by uzyskać ważną własność punktowej asymptotycznej zbieżności.

Discrete Ant System based on M. Dorigo results on Ant System is introduced and defined as a Markov chain. This probabilistic model is presented in details with finite space characteristic and evolution operator description. Finally the pointwise convergence of Discrete Ant Algorithm is stated and justified.

Update of Probabilistic Beliefs: Implementation and Parametric Verification

51%

Budzyńska K. , Kacprzak M. , Rembelski P.

tom Vol. 102, nr 1

35-48

The aim of the paper is to propose how to enrich a formal model of persuasion with a specification for actions which are typical for persuasion process. First, since these actions are verbal, they influence a receiver but do not change the agent’s environment. In a formal framework, we represent them as actions that change not the particular state of a model, but the whole model. Second, effects of those actions depend on how much the receiver trusts the persuader. To formally model this phenomenon, we use a trust function. Finally, we want to represent uncertainty in terms of probability. Thus far, our model did not allow to express those properties of the persuasion process. Therefore, in this paper we extend Multimodal Logic of Actions and Graded Beliefs (AGn) with Probabilistic Dynamic Epistemic Logic (PDEL) and elements of Reputation Management framework (RM). Incorporation of PDEL into the model of persuasion requires some modifications of PDEL. Such extended model is then used to enrich Perseus - our software tool that enables to examine persuasive multi-agent systems. New components of the tool allow us to execute parametric verification of the different properties related to updating probabilistic beliefs in persuasion.