多智能體模型、學(xué)習(xí)和協(xié)作研究與應(yīng)用.pdf

1、關(guān)于Agent理論和多Agent系統(tǒng)的研究是近年來分布式人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn).論文從知識(shí)表示、模型建立、學(xué)習(xí)和協(xié)作等方面對(duì)Agent技術(shù)做了全面而深入的研究,在總結(jié)了前人研究成果的基礎(chǔ)上做了有效的改進(jìn),提出了自己的創(chuàng)新點(diǎn)和應(yīng)用成果.該文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新包括:1.在傳統(tǒng)的理性Agent的BDI形式化邏輯模型中作者引入新的邏輯算子BEL、ASM、DES、GOAL和INT等,表達(dá)了信念、愿望和意圖三者間的動(dòng)態(tài)約束與相互激發(fā)關(guān)系,補(bǔ)充了正

2、規(guī)模態(tài)邏輯的KD45公理,建立Agent從信念到動(dòng)作選擇的的意圖模型,為研究Agent與環(huán)境交互的自主行為模式提供了理性化模型.2.Agent的推理能力被認(rèn)為是衡量Agent智能性重要的指標(biāo).針對(duì)現(xiàn)有符號(hào)邏輯描述方法難以保證知識(shí)表達(dá)的完整性,推理過程陷于復(fù)雜的邏輯演繹的問題,作者引入了模糊因果關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)模型,基于模糊認(rèn)知圖理論構(gòu)造Agent推理模型,用簡(jiǎn)單的數(shù)值計(jì)算代替復(fù)雜符號(hào)系統(tǒng)的表示和演繹推理過程,實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜環(huán)境下的Agent智能決

3、策.3.Agent的學(xué)習(xí)能力是體現(xiàn)智能性的基礎(chǔ).論文的研究在現(xiàn)有強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上,采用模糊建模的方法對(duì)于Agent的內(nèi)部模型和狀態(tài)的表示方法進(jìn)行改進(jìn),提出一種模糊強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,降低了Agent學(xué)習(xí)對(duì)于精確模型和知識(shí)的要求,提高了算法的實(shí)用性.4.對(duì)于Agent在協(xié)作技術(shù)方面的研究,針對(duì)傳統(tǒng)合同網(wǎng)模型資源消耗大,協(xié)商過程長(zhǎng)的缺點(diǎn),在原有的合同網(wǎng)中定義各網(wǎng)元之間的關(guān)系權(quán)值,提出一種關(guān)系型合同網(wǎng)模型.5.在工程應(yīng)用研究方面,該文研究了Ag