面向Agent個體的信念修正系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、對于一個Agent個體而言，它需要以從外部環(huán)境或與其它Agent進(jìn)行通信的方式獲取信息。Agent獲取的信息越多，那么它做出的決定就更加合理。但是Agent接收的信息無法保證與已有的信念協(xié)調(diào)一致，因此需要對Agent的信念集進(jìn)行信念修正操作以確保信念集的一致性。盡管人工智能領(lǐng)域的研究人員對信念修正做了深入的研究，但其工作往往是在一階邏輯框架下完成的?；谶@些理論構(gòu)建的信念修正系統(tǒng)，因其在檢查一階邏輯一致性上時間復(fù)雜度較高而使得系統(tǒng)性能受

2、到嚴(yán)重影響。此外，現(xiàn)有的信念修正系統(tǒng)在功能、模型、可視化等方面都存在不同程度的缺陷，這些都制約了信念修正理論的應(yīng)用與發(fā)展。
　　在分析了現(xiàn)有的信念修正系統(tǒng)特點(diǎn)之后，本文總結(jié)出構(gòu)建信念修正系統(tǒng)需要解決的若干個關(guān)鍵問題。針對這些問題，本文設(shè)計并實現(xiàn)了一種面向Agent個體信念修正系統(tǒng)，探討了構(gòu)建信念修正系統(tǒng)的模型架構(gòu)、技術(shù)路線、開發(fā)方法和評價體系。
　　首先，針對目前信念修正系統(tǒng)存在的問題作出分析。通過研究已有的信念修正理論及其

3、實現(xiàn)方法，對于Agent的定義，我們發(fā)現(xiàn)必須在合理性和可實現(xiàn)性之間做出必要的折中。因此，本文采用了資源有限性Agent的定義及其信念修正實現(xiàn)方法，保證了系統(tǒng)處理的問題規(guī)模和效率。
　　其次，提出了一種面向Agent個體的信念修正系統(tǒng)模型。該模型采用基于MongoDB的信念存儲策略，利用MongoDB分布式文檔存儲的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)存儲格式BOSN在數(shù)據(jù)傳輸上的通用性，提高了系統(tǒng)在存儲方面的可擴(kuò)展性和信念存儲的完整性與信念存取的效率。為了

4、更好地規(guī)范Agent之間通信數(shù)據(jù)的格式并增強(qiáng)Agent與Web應(yīng)用數(shù)據(jù)在傳輸上的兼容性，整合現(xiàn)有的Agent通信語言的語義和JSON在數(shù)據(jù)規(guī)范上的特點(diǎn)提出了一種新型的Agent通信語言JSON-ACL。
　　最后，實現(xiàn)了一個信念修正原型系統(tǒng)。以本文提出的面向Agent個體的信念修正系統(tǒng)模型為依據(jù)，利用Java GUI技術(shù)實現(xiàn)了所有模塊的基本功能，特別是信念集可視化模塊將信念集在不同狀態(tài)下對應(yīng)的信念圖展示出來，為信念修正提供了一種全