[论文解读] Dispute Resolution Using Argumentation-Based Mediation

Tomas Trescak, Carles Sierra+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 15, 2014

Multi-Agent Systems and Negotiation参考文献 25被引用 3

一句话总结

本文提出了一种基于论证的调解框架，通过利用其自身知识和资源生成替代解决方案，使可信的计算中介能够解决多智能体协商中的僵局。在扩展逻辑基础的BDI智能体模型基础上，中介使用结构化论证提出可执行计划，使智能体即使在因知识或资源不足而初始协商失败的情况下，也能实现其目标。

ABSTRACT

Mediation is a process, in which both parties agree to resolve their dispute by negotiating over alternative solutions presented by a mediator. In order to construct such solutions, mediation brings more information and knowledge, and, if possible, resources to the negotiation table. The contribution of this paper is the automated mediation machinery which does that. It presents an argumentation-based mediation approach that extends the logic-based approach to argumentation-based negotiation involving BDI agents. The paper describes the mediation algorithm. For comparison it illustrates the method with a case study used in an earlier work. It demonstrates how the computational mediator can deal with realistic situations in which the negotiating agents would otherwise fail due to lack of knowledge and/or resources.

研究动机与目标

• 解决现有基于论证的协商系统中，因知识或资源不足而导致智能体无法解决争端的局限性。
• 实现在智能体无法独立找到可行解决方案的现实协商场景中的自动化调解。
• 设计一个可访问领域知识和资源的计算中介，提出替代且可协商的解决方案。
• 确保中介的提议基于逻辑论证，使智能体能够推理其可接受性和可行性。
• 通过一个涉及目标导向智能体且资源需求冲突的案例研究，证明中介的有效性。

提出的方法

• 扩展先前研究中的BDI智能体架构，以显式表示资源和目标。
• 实现一种调解算法，识别协商僵局，并利用中介的知识和资源池生成替代解决方案。
• 使用形式化论证框架构建和交换所提解决方案的正当理由，前提源自领域规则和智能体信念。
• 应用桥接规则（R.1–R.5）将中介的论证转化为智能体可处理和响应的可执行请求（如Ask、Tell）。
• 整合慷慨理论（G.3）和目标对齐机制（G.7），使智能体在存在可行替代计划时能够接受资源转移。
• 利用逻辑推理（假言推理、特称化）和信念传播，在通信前验证中介所提论证的有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 当智能体缺乏足够知识或资源以达成协议时，计算中介如何解决协商僵局？
• RQ2 何种形式化机制使中介能够利用自身知识和资源生成并正当化替代解决方案？
• RQ3 如何将基于论证的协商扩展为包含第三方中介，使其主动参与解决方案生成？
• RQ4 逻辑论证结构和桥接规则在将抽象提议转化为可执行智能体动作方面发挥何种作用？
• RQ5 在涉及资源权衡的情况下，何种条件可确保智能体接受中介的提议？

主要发现

• 中介成功解决了因缺少资源和知识而无法实现目标的家居装修协商僵局案例。
• 通过提出替代计划（如使用螺丝刀代替钉子），中介使智能体β能够在不依赖钉子的情况下实现悬挂镜子的目标。
• 论证框架使中介能够生成逻辑上有效的提议正当理由，并通过桥接规则转换为可执行请求。
• 智能体α仅在智能体β接受基于中介提议的资源交换后，才得以实现获取钉子的目标，证明了该解决方案的有效性。
• 形式化逻辑和信念传播的使用确保了所有中介论证的一致性和可验证性，提升了智能体之间的信任与接受度。
• 该系统表明，即使智能体在信息不完全的情况下运行，只要中介拥有全面的领域知识和资源，调解依然有效。