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Research and Development in Intelligent Systems XXV

Proceedings of AI-2008, The Twenty-eighth SGAI Internationa…
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Titel: Research and Development in Intelligent Systems XXV

ISBN: 9781848821712
EAN: 9781848821712
Format:  PDF
Proceedings of AI-2008, The Twenty-eighth SGAI International Conference on Innovative Techniques and Applications of Artificial Intelligence.
Sprache: Englisch.
Dateigröße in MByte: 4.
Herausgegeben von Frans Coenen, Miltos Petridis
Springer-Verlag GmbH

28. Mai 2010 - pdf eBook

The papers in this volume are the refereed technical papers presented at AI-2008, the Twenty-eighth SGAI International Conference on Innovative Techniques and Applications of Artificial Intelligence, held in Cambridge in December 2008.



They present new and innovative developments in the field, divided into sections on CBR and Classification, AI Techniques, Argumentation and Negotiation, Intelligent Systems, From Machine Learning To E-Learning and Decision Making. The volume also includes the text of short papers presented as posters at the conference.



This is the twenty-fifth volume in the Research and Development series. The series is essential reading for those who wish to keep up to date with developments in this important field.



The Application Stream papers are published as a companion volume under the title Applications and Innovations in Intelligent Systems XVI.

Best Technical Paper: On the Classification Performance of TAN and General Bayesian Networks.- Code Tagging and Similarity-based Retrieval with myCBR.- Sparse Representations for Pattern Classification using Learned Dictionaries.- Qualitative Hidden Markov Models for Classifying Gene Expression Data.- Description Identification and the Consistency Problem.- Analysing the Effect of Demand Uncertainty in Dynamic Pricing with EAs.- Restart-Based Genetic Algorithm for the Quadratic Assignment Problem.- Constraint Satisfaction and Fixes: Revisiting Sisyphus VT.- SASS2: On a Control Parameter Free Optimisation Algorithm.- PISA - Pooling Information from Several Agents: Multiplayer Argumentation from Experience.- Agent-Based Negotiation in Uncertain Environments.- The Evolution of Negotiation and Bargaining Impasse.- Exploring Design Space For An Integrated Intelligent System.- A User-Extensible and Adaptable Parser Architecture.- The Reactive-Causal Architecture: Introducing an Emotion Model along with Theories of Needs.- Automation of the Solution of Kakuro Puzzles.- The Bayesian Learning Automaton - Empirical Evaluation with Two-Armed Bernoulli Bandit Problems.- Discovering Implicit Intention-Level Knowledge from Natural-Language Texts.- EMADS: An Extendible Multi-Agent Data Miner.- Designing a Feedback Component of Intelligent Tutoring System for Foreign Language.- An Algorithm for Anticipating Future Decision Trees from Concept-Drifting Data.- Polarity Assignment to Causal Information Extracted from Financial Articles Concerning Business Performance of Companies.- ReduxExp: An Open-Source Justification-Based Explanation Support Server.- Immunity-Based Hybrid Evolutionary Algorithm for Multi-Objective Optimisation.- Parallel Induction of Modular Classification Rules.- Transform Ranking: a New Method of Fitness Scaling in Genetic Algorithms.- A Hybrid Architecture for Function Approximation.- Applying Planning Algorithms to Argue in Cooperative Work.- UniversumInference and Corpus Homogeneity
"ARGUMENTATION AND NEGOTIATION PISA - Pooling Information from Several Agents: Multiplayer Argumentation from Experience (p. 133-134)

Maya Wardeh, Trevor Bench-Capon and Frans Coenen

 Abstract
In this paper a framework, PISA (Pooling Information from Several Agents), to facilitate multiplayer (three or more protagonists), “argumentation from experience” is described. Multiplayer argumentation is a form of dialogue game involving three or more players. The PISA framework is founded on a two player argumentation framework, PADUA (Protocol for Argumentation Dialogue Using Association Rules), also developed by the authors.

One of the main advantages of both PISA and PADUA is that they avoid the resource intensive need to predefine a knowledge base, instead data mining techniques are used to facilitate the provision of “just in time” information. Many of the issues associated with multiplayer dialogue games do not present a significant challenge in the two player game. The main original contributions of this paper are the mechanisms whereby the PISA framework addresses these challenges.

1 Introduction

In many situations agents need to pool their information in order to solve a problem. For example in the field of classification one agent may have a rule that will give the classification, but that agent may be unaware of the facts which will enable the rule to be applied, whereas some other agent does know these facts. Individually neither can solve the problem, but together they can. One method to facilitate information sharing is to enable a dialogue between the two agents.

Often this dialogue takes the form of a persuasion dialogue where two agents act as advocates for alternative points of view. A survey of such approaches is given in (Prakken 2006). The systems discussed by Prakken suppo
se that agent knowledge is represented in the form of belief bases, essentially a set of rules and facts. In consequence dialogue moves are strongly related to knowledge represented in this form. A typical set of moves for the systems in (Prakken 2006) are:

- Claim P: P is the head of some rule
- Why P: Seeks the body of rule for which P is head
- Concede P: agrees that P is true
- Retract P: denies that P is true "

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