學習B語言描述的動作模型.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、動作模型學習可以使得Agent主動適應動態(tài)環(huán)境中的變化（例如有新的Agent出現，硬件故障等），提高Agent的自治性;同時動作模型學習可以為動態(tài)域建模提供一個初步模型，為后期的模型完善和修改提供了基礎。目前，以B語言為代表，基于回答集邏輯程序的動作語言已越來越廣泛的用于動態(tài)環(huán)境中Agent的設計和實現以及動態(tài)域建模。
　　本文工作旨在設計和實現一種具有動作模型學習能力的基于邏輯程序的Agent，主要工作和成果包括:1）研究基于B

2、語言的動態(tài)域Agent的設計和實現方法，提出一種基于B語言的動態(tài)域Agent結構，該結構具有經典規(guī)劃問題的表示、推理，以及動態(tài)域自適應能力;2）結合歸納邏輯程序設計（Inductive Logie Programming ILP）和回答集程序設計(Answer SetProgramming ASP)設計了一個學習B語言描述的動作模型的算法，該算法可以在混合規(guī)模的動態(tài)域中進行學習，同時通過分類的方法提高搜索空間的搜索效率;3）采用經典規(guī)劃

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