Database Reference
In-Depth Information
Umgebungszustand, fur eine Folge von Beobachtungen von Umgebungszustanden
oder (wie in Abschnitt 12.2.1) fur einen kompletten Lauf des Agenten stehen. Im
Folgenden werden wir
in
(Ac-1)
schrittweise verfeinern und damit
einhergehend komplexere Modellierungen eines Agenten entwickeln, bis hin zu Mo-
dellierungen, in denen
information
<
>
information
Hintergrundwissen und den kognitiven, inter-
<
>
nen Zustand des Agenten umfasst.
Rein
reaktive Agenten
treffen ihre Entscheidung ohne Berucksichtigung der Hi-
storie, d.h. nur auf Grundlage des aktuellen Zustands; sie lassen sich also modellieren
durch eine Funktion, bei der
information
= E gilt:
<
>
(Ac-2)
action
: E
→
Ac
Beispiel 12.7 (Thermostat 2)
Der Thermostat ist ein Beispiel eines rein reakti-
ven Agenten:
action
Th
(e)=
Heizung aus
wenn e =Temperaturokay
Heizung an
sonst
Die Umgebung ist im Thermostat-Beispiel denkbar einfach reprasentiert - sie
wird auf die Messung ihrer Temperatur reduziert, bei der wiederum auch nur die
relative Große bzgl. eines Schwellenwertes interessiert.
Im Allgemeinen wird die Modellierung der Umgebung wesentlich komplexer
und detaillierter ausfallen, wobei es allerdings wenig Sinn macht, Details zu re-
prasentieren, die fur die Aktionen des Agenten belanglos sind. Um dies zu entschei-
den, mussen wir die rein deskriptive Sicht der Wechselwirkung zwischen Agent und
Umgebung verlassen und uns mit dem Innenleben des Agenten beschaftigen.
Die Handlungsentscheidungen eines Agenten basieren nicht direkt auf der Um-
gebung, sondern auf seinen
Wahrnehmungen
der Umgebung; sei
Per
(=
percepts
)
die Menge der moglichen Wahrnehmungen. Der Prozess der Wahrnehmung selbst
wird durch eine Funktion
Per
modelliert. Die Bestimmung der Handlung hangt dann nicht mehr direkt von den
Zustanden der Umgebung ab, sondern von den Wahrnehmungen des Agenten. Fur
einen rein reaktiven Agenten erhalten wir damit beispielsweise
see
: E
→
(Ac-3)
action
:
Per
→
Ac
Da ein Agent nun nicht mehr nur ein Aktionen-Finder ist, sondern auch explizit
seine Umgebung wahrnimmt, kann man sich einen Agenten
Ag
als Paar bestehend
aus den beiden Funktionen
see
und
action
vorstellen (vgl. Abbildung 12.2).
Es ist moglich, dass e
1
E,aber
see
(e
1
)=
see
(e
2
) gilt - aus der
Sicht des Agenten sind die Zustande e
1
,e
2
dann
ununterscheidbar
. Dies definiert ei-
ne Aquivalenzrelation auf der Menge der Umgebungszustande. Je kleiner die Aqui-
valenzklassen sind, umso feiner ist die Wahrnehmung des Agenten. Andererseits
sollte die Wahrnehmungsfunktion des Agenten irrelevante Details der Umgebung
herausfiltern. Beispielsweise macht es fur den Thermostat-Agenten wenig Sinn, die
Farbe der Vorhange wahrzunehmen, da dies keinen Einfluss auf die Erfullung seiner
Aufgabe hat bzw. haben sollte.
= e
2
fur e
1
,e
2
∈
