Les problèmes de décision séquentielle dans l’incertain requièrent qu’un agent prenne des décisions, les unes après les autres, en fonction de l’état de l’environnement dans lequel il se trouve. Dans la plupart des travaux, l’environnement dans lequel évolue l’agent est supposé stationnaire, c’est-à-dire qu’il n’évolue pas avec le temps. Toute- fois, l’hypothèse de stationnarité peut ne pas être vérifiée quand, par exemple, des évènements exogènes au problème interviennent. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la prise de décision séquentielle dans des environnements non-stationnaires. Nous proposons un nouveau modèle appelé HS3MDP permettant de représenter les problèmes non-stationnaires dont les dynamiques évoluent parmi un ensemble fini de contextes. Afin de résoudre efficacement ces problèmes, nous adaptons l’algorithme POMCP aux HS3MDP. Dans le but d’apprendre les dynamiques des problèmes de cette classe, nous présentons RLCD avec SCD, une méthode utilisable sans connaître à priori le nombre de contextes. Nous explorons ensuite le domaine de l’argumentation où peu de travaux se sont intéressés à la décision séquentielle. Nous étudions deux types de problèmes : les débats stochastiques (APS ) et les problèmes de médiation face à des agents non-stationnaires (DMP). Nous présentons dans ce travail un modèle formalisant les APS et permettant de les transformer en MOMDP afin d’optimiser la séquence d’arguments d’un des agents du débat. Nous étendons cette modélisation aux DMP afin de permettre à un médiateur de répartir stratégiquement la parole dans un débat. / In sequential decision-making problems under uncertainty, an agent makes decisions, one after another, considering the current state of the environment where she evolves. In most work, the environment the agent evolves in is assumed to be stationary, i.e., its dynamics do not change over time. However, the stationarity hypothesis can be invalid if, for instance, exogenous events can occur. In this document, we are interested in sequential decision-making in non-stationary environments. We propose a new model named HS3MDP, allowing us to represent non-stationary problems whose dynamics evolve among a finite set of contexts. In order to efficiently solve those problems, we adapt the POMCP algorithm to HS3MDPs. We also present RLCD with SCD, a new method to learn the dynamics of the environments, without knowing a priori the number of contexts. We then explore the field of argumentation problems, where few works consider sequential decision-making. We address two types of problems: stochastic debates (APS ) and mediation problems with non-stationary agents (DMP). In this work, we present a model formalizing APS and allowing us to transform them into an MOMDP in order to optimize the sequence of arguments of one agent in the debate. We then extend this model to DMPs to allow a mediator to strategically organize speak-turns in a debate.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015PA066489 |
| Date | 26 November 2015 |
| Creators | Hadoux, Emmanuel |
| Contributors | Paris 6, Maudet, Nicolas |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.007 seconds