Stefanie Burchert-Uhrmacher

• Im Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz und Multiagenten-Systeme stellt die Erkennung von Plänen eine besondere Herausforderung dar. Es gilt aus einer Menge von Beobachtungen Agentenpläne effektiv, zuverlässig und eindeutig zu identifizieren. Im Bereich des RoboCup ist es von entscheidender Bedeutung, dass Agenten über die Pläne und Intensionen anderer Agenten schlussfolgern können, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Diese Diplomarbeit umfasst die Konzeption und Entwicklung eines Werkzeugs für die RoboCupRescue-Simulation, welches die Abläufe einer Rescue-Simulation analysiert und die beobachteten Aktionsfolgen Plänen einer vorspezifizierten Planbibliothek zuordnet. Das entwickelte Analysewerkzeug zeichnet sich einmal durch seine Unabhängigkeit von den verschiedenen Rescue-Agententeams aus, sowie durch die Verwendung neuester Methoden zur effektiven Planerkennung. Damit ermöglicht der entwickelte Rescueanalyser sowohl die Fehlersuche und Optimierung des eigenen Agententeams als auch die Erforschung und Auswertung unterschiedlicher Strategien der Rescue-Agenten konkurrierender Teams. Neben der Visualisierung der Ergebnisse mittels eines optimierten Monitors des Rescue-Simulators, können die Resultate und Auswertungen der Planerkennung auch durch textbasierte Ausgaben detailliert eingesehen werden.