交錯時序概率認知邏輯在多Agent系統(tǒng)中的應用.pdf

1、在多Agent系統(tǒng)中，為了盡可能細致的刻畫Agent合理的行為能力，學者提出了合作邏輯這類理論。所謂合作是指，多Agent系統(tǒng)中Agent個體保持和團體完全相同的價值取向。多Agent合作邏輯是多Agent系統(tǒng)研究中一個新興方向,而用多Agent系統(tǒng)來闡述分布式系統(tǒng)是一個新領域。ATL用于表達在分布式系統(tǒng)中Agent之間的合作關系，具體來說，ATL是CTL的擴展，其中用合作模態(tài)詞代替路徑算子，使得Agent集合能合作實現(xiàn)某些動作，體現(xiàn)了

2、系統(tǒng)的智能化。
　　 目前模型檢測多Agent 系統(tǒng)用時序邏輯和認知邏輯比較多，但是兩者的結(jié)合還不多。
　　 本文主要是對ATL 系統(tǒng)在知識和思維狀態(tài)方面作了一些研究，主要包括：
　　 首先，我們介紹了ATEL。該邏輯在ATL的基礎上加入了描述Agent 知識的算子，具有刻畫單個Agent 知識的能力。我們討論了ATEL的公理系統(tǒng)及其可靠性，并且具體刻畫了一個安全協(xié)議的模型，用模型檢測的工具進行了驗證。
　

3、　 其次，我們以ATEL 為基礎，建立了ATEPL。目的是為了描述和刻畫系統(tǒng)中的不確定性，其中重點是知識的不確定性。然后我們給出了該系統(tǒng)的公理和模型檢測算法，并把它應用到具體的協(xié)議中，最后簡單說明了該系統(tǒng)的總體設計。
　　 最后，為了詳盡的描述Agent的思維狀態(tài)，我們在ATL基礎上加入了BDI算子，形成了新邏輯ATML。ATML 不僅可以描述Agent 之間的合作，還能刻畫Agent的認知狀態(tài)，使得該系統(tǒng)更加智能化。然后我們