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Teams of agents, solving complex tasks in dynamic environments, require high-quality information about the current situation. One way of achieving high-quality information is reliable information processing, that is suitable for the application domain. However, the characteristics of some domains such as disaster scenarios are partially unknown at(More)
Die Unterstützung durch logisches Schlussfolgern während der Modellierung von Multi-Agenten-Plänen erhöht die Qualität der Ergebnisse und die Effizienz des Modellierungsprozesses. Daher haben wir die Anwendbarkeit eines auf Beschreibungslogik basierenden Verfahrens für die Multi-Agenten-Modellierungssprache ALICA untersucht. Wir wählten SROIQ als eine der(More)
Reasoning about multi-agent plans allows to detect modelling failures and to improve the efficiency of the modelling process. Therefore, we evaluate the applicability of an answer set programming based reasoning support for the multiagent modelling language ALICA. For a proper judgement several reasoning tasks of different complexity are investigated. The(More)
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