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dc.contributor.author
Tamargo, Luciano Héctor
dc.contributor.author
Deagustini, Cristhian Ariel David
dc.contributor.author
García, Alejandro Jorge
dc.contributor.author
Falappa, Marcelo Alejandro
dc.contributor.author
Simari, Guillermo Ricardo
dc.date.available
2020-12-11T21:06:25Z
dc.date.issued
2019-04-23
dc.identifier.citation
Tamargo, Luciano Héctor; Deagustini, Cristhian Ariel David; García, Alejandro Jorge; Falappa, Marcelo Alejandro; Simari, Guillermo Ricardo; Multi-source multiple change on belief bases; Elsevier Science Inc; International Journal Of Approximate Reasoning; 110; 23-4-2019; 145-163
dc.identifier.issn
0888-613X
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/120319
dc.description.abstract
In a multi-agent system, an agents belief base can be modified when that agent receives information from other agents. Here, we study the case when these belief base changes occur in a collaborative multi-agent system environment, and the agents in the system exhibit different degrees of credibility; the former assumption guarantees that the agents are truthful and they help each other, and the latter introduces the opportunity of choosing the best possible source of information Belief Revision in Multi-Agent Systems has been analyzed in where the distinction between Multi-Agent Belief Revision (MABR) and Individual Belief Revision (IBR) is explained on the one hand, MABR studies the overall belief revision be-havior of agent teams in which, to pursue the mutual goal, the involved agents need to communicate, cooperate, coordinate, and negotiate with one another. On the other hand, IBR is divided into two different areas: belief revision in a single agent environment called Single agent Belief Revision (SBR) and individual belief revision in a multi-agent environment called Multi-Source Belief Revision (MSBR). In this last area, an individual belief revision process is carried out in a multi-agent environment where the new information may come from multiple sources that may be in conflict. We can also distinguish two types of MSBR: unitary MSBR where an agent can receive from different informant agents an atomic piece of information (see for instance, and conjunctive MSBR where the received information is a set of objects, probably provided by one or more sources. Our proposal is focused on the latter approach.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier Science Inc
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.subject
Multi-source belief revision
dc.subject
Multiple Belief Revision
dc.subject
Belief Bases
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
Multi-source multiple change on belief bases
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2020-02-26T19:38:13Z
dc.journal.volume
110
dc.journal.pagination
145-163
dc.journal.pais
Estados Unidos
dc.journal.ciudad
Cambridge
dc.description.fil
Fil: Tamargo, Luciano Héctor. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Deagustini, Cristhian Ariel David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias de la Administración; Argentina
dc.description.fil
Fil: García, Alejandro Jorge. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Falappa, Marcelo Alejandro. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Simari, Guillermo Ricardo. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencia e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.journal.title
International Journal Of Approximate Reasoning
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1016/j.ijar.2019.04.008
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0888613X1830327X
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