Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
325519		Automated reasoning on exceptions in commitment-based multiagent systems / Taahhüt tabanlı çok etmenli sistemlerde istisnai durumlar üzerine otomatik akıl yürütme Yazar:REMZİ ÖZGÜR KAFALI Danışman: DOÇ. PINAR YOLUM Yer Bilgisi: Boğaziçi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Yapay zeka = Artificial intelligence ; Çok ajanlı sistemler = Multiagent systems	Onaylandı Doktora İngilizce 2012 215 s.
İstisnai durumlar insanların hayatında önemli bir yer oluşturmaktadır. Bir kişi göreviyle ilgili üzerine düşeni yapmadığından, veya bulunulan ortamdan kaynaklanan nedenlerden dolayı işler planlandığı gibi gitmediğinde, beklenmedik durumlar oluşur. İnsanların istisnai durumlarla karşılaştıklarında normal çalışmalarına geri dönebilmeleri için bunlarla başa çıkmaları gerekir. Fakat bu, insanlar için başarması kolay bir iş değildir. Öncelikle, bir şeylerin yanlış gittiğini anlamalıdırlar (tespit). Daha sonra, sorunun neden kaynaklandığını bulmalıdırlar (teşhis). Bunlara ek olarak, bazı durumlarda ileride istisnai bir durum oluşacağını önceden belirlemek bu durumu önlemek için gerekli adımların atılmasına yardımcı olur (öngörü). Bunlara dayanarak, bu tezde etmenlerin istisnai durumlar üzerine otomatik olarak akıl yürütmelerini öneriyoruz. Problem alanlarını çok etmenli sistemler olarak modelleyip, etmenler arasındaki etkileşimi taahhütler ile şekillendiriyoruz. İstisnai durumlarla başa çıkabilmek için mantık tabanlı otomatik metodlar sunuyoruz. Bu metodların geçerliliğini ve bütünlüğünü ispatlıyoruz. Bu metodları, oluşabilecek istisnai durumlar açısından farklı karakteristikleri olan sosyal ağlar ve e-ticaret alanlarında inceliyoruz. Bu tezdeki katkılarımız üç tanedir. İlk olarak, literatürde yer alan istisnai durumların kapsamını sadece taahhüt ihlali ile sınırlı kalmayacak şekilde genişletiyoruz. İkinci olarak, istisnai durumları daha oluşmadan fark edebilecek model denetleme tabanlı bir öngörü sistemi sunuyoruz. Son olarak, taahhütler arasındaki zamansal ilişkileri bir etmenin işleyişinde neyin yanlış gittiğini teşhis edebilmek için inceliyoruz.
Exceptions constitute a significant portion of people's lives. When things do not go as planned, due to environmental reasons or because one does not bring about his responsibility in a given task, unexpected situations occur. When faced with exceptions, people need to deal with them in a timely fashion in order to restore proper working. However, dealing with exceptions is not an easy task for people to accomplish. First, it requires understanding that something has gone wrong (detection). Second, the actual source of the problem needs to be identified (diagnosis). Moreover, in some situations, identifying that an exception will possibly occur in the future helps changing the course of previously planned actions in order to avoid the exception (prediction). Accordingly, this thesis proposes to use agents for automating the reasoning on exceptions. We model the problem domains with open multiagent systems, and use commitments to formalize agent interactions. We propose automated methods based on computational logic for detecting, predicting, and diagnosing exceptions. We prove that our methods are sound and complete.We study our methods on two domains, online social networks and e-commerce, which exhibit different characteristics forthe exceptions that may arise in them. Our specific contributions in this thesis are three-fold. First, we extend the scope of detected exceptions in the literature such that an exception is not limited to a commitment violation. Second, we provide a prediction system based on model checking that identifies exceptions before they even occur. Finally, we investigate the temporal relations among commitments in orderto diagnose what has gone wrong during an agent's execution.