论辩系统的动态性及其研究进展

论辩系统是一种非单调形式体系,能够支持个体Agent的推理决策和多Agent之间的有效交互.由于个体Agent的知识、观察信息和资源的动态性以及多Agent交互过程的动态性,在各类论辩系统中,论证及其攻击关系的动态性是普遍存在的.作为一个新的研究领域,有关论辩系统动态性的概念、理论和方法远未成熟.在介绍论辩系统相关概念的基础上,阐明论辩系统动态性的两个主要研究方向(正向动态性和逆向动态性),并讨论需要解决的开放性问题.围绕这些问题,简要回顾现有的理论和方法,并分析其特点和不足.     

基于标记逻辑的非单调推理（I）

我们把标记逻辑定义在一个特殊双格上，通过比较标记选取结论，从而同时捕捉超协调（容错）推理和非单调推理，本文介绍标记逻辑程序的句法与语义构造，提出诱导序列及其极限的概念，给出极限存在的等价条件，并证明一个重要结果，诱导序列基本定理，它是后续讨论的基础。     

非单调推理的研究现状

一、引言 早在1959年,McCart~[1]就发现常识和常识推理很难处理,因为在常识推理中当前得出的结论,可能会由于以后新事实的加入而被取消.这就是所谓的“非单调性”。     

基于非单调推理的领域专家知识库的研究

1.知识表示及推理概况知识库在人工智能研究中占有重要地位。Gins-berg等人介绍了多种知识库更新方法,其中一类是基于模型的方法,一类是基于公式的方法,但所有这些方法在通常情况下都是难解的(intractable)。对基于模型的方法,Eiter指出,当知识库是Horn公式的集合,新知识是Horn公式且长度有一常数上界时,存在多项式时间算法。马绍汉提出一类树型知识库的更新算法,在树型的束图智能方式表示下,该算法通过一个自底向上的过程,得到更新后的知识库。确定推理的研究是基于经典的二值逻辑,因而,具有相当牢固的基础,而不确定推理的研究却是另一种情形。不确定推理的基础比确定推理的基础要弱得多。到目前为止,甚至还没有获得人们普遍接受的基础。不确定推理面对下面几个问题:(1)如何正确地、定性地刻画一个命题的不确定性?(2)如何适当地度量一个命题的不确定性?     

基于标记逻辑的非单调推理（Ⅰ）

我们把标记逻辑定义在一个特殊双格上,通过比较标记选取结论,从而同时捕捉超协调（容错）推理和非单调推理．本文介绍标记逻辑程序的句法与语义构造,提出诱导序列及其极限的概念,给出极限存在的等价条件,并证明一个重要结果：诱导序列基本定理,它是后续讨论的基础．     

基于标记逻辑的非单调推理（II）

本文研究不循环ＡＬＰ的说明语义，利用依赖关系的非自反应性，把程序的Ｈｅｒｂａｒａｎｄ基分类成一系列不相交集合，在此基础上，引进多重极限的概念，并证明，不循环程序存在唯一的支持模型，该模型就是程序的ｋ重极限，其中ｋ是程序中自由子句的个数。     

法律知识的因果表达和非单调推理模型

1 引言计算机在法律业务上的辅助应用总的来说可分为两类;计算机辅助法律条文查询系统和面向案例的计算机辅助法律分析与解释系统.计算机辅助法律条文查询系统的目标是建立一个丰富的法律条文和案例库,并对它们进行分类,建立索引,通过智能搜索引擎供法律专业人员和普通人查询有关法律条文或案例。法律文件繁复、浩大,依赖人脑记忆可靠性差,手工查找则费工费时,计算机正可以发挥其记忆量、查找迅速等特点。所以这方面的应用是比较成功的,例如北京大学开发的法律查询系统。一个面向案例的计算机辅助法律分析与解释系统能够根据系统中已有的法律知识(包括法律条文和案例)对实际案例进行分析和解释,并提出建设性的法律建议或结论以供人们参考。与计算机辅助法律条文查询系统相比,计算机辅助法律分析与解释系统需要运用法律知识进行推理,实际上是一个专家咨询系统。建立合理有效的法律知识的表达方法与推理机制是构造一个法律专家咨询系统的关键,这项任务是非常困难的。因为法律知识不仅仅是指成文的法律条文,还应该包括大量的法律解释、判例、不成文的法律规定等等,     

辩论的逻辑模型研究综述

辩论的逻辑模型是哲学、逻辑学和人工智能等多个领域的研究课题,在非单调推理、法律推理、决策支持和多Agent交互等领域有广泛应用。文中首先简要阐述辩论及辩论模型的基本概念。然后从对辩论建模和用辩论建模两个方面对目前的研究进行总结,分析现有的有影响的辩论模型特点及其存在的问题。最后,指出今后的研究方向和发展趋势。     

基于双向推理的主体框架

文章提出了一个基于双向推理的主体框架FBRA,它是一个混合型的主体框架,主体既是反应的又是慎思的。它的推理内核是正向推理和反向推理相结合。正向推理用于对环境的反应,包括对其他主体的反应。反向推理基于溯因推理,用于信念修正、规划、多主体协调和多主体通信等。     

融合案例推理与规则推理的设备采购决策支持系统

对制造行业新产品试制部门的设备采购过程进行了分析，指出其对于整个企业制造过程的重要性，说明采购决策支持系统的引入的必要性，并将基于案例推理与基于规则推理相结合，构造了混合框架的推理系统及相应的案例表示结构，解决了设备采购等复杂决策领域中决策支持系统冗余推理的问题。最后将该混合推理框架及案例表示结构应用于某大型跨国制造企业试制部门的决策支持系统中，取得了较好的效果。     

Agent系统的软件工程过程

Agent技术和多Agent系统是解决许多复杂、分布应用的有效途径。该文讨论了建立多Agent系统的软件工程方法,内容包括:如何给出多Agent系统的需求描述,这些描述如何转化为高效的实现形式,如何检查多Agent系统的实现与其描述一致等。并用一些实例进行了说明。     

基于Agent和CBR的电子商务谈判系统模型研究

提出一种融合了多Agent和案例推理（CBR）技术的电子商务谈判系统模型,在多Agent环境下应用CBR技术捕获并重用以前成功的谈判案例,从中提取适应性策略来为交易提供决策支持,这些策略可以根据所处环境的改变动态生成。对相关问题进行了讨论,包括谈判案例的匹配和谈判策略的选择。     

智能Agent与多Agent系统的研究

智能Agent及多Agent系统自20世纪80年代起一直是分布式人工智能研究的热点。对Agent理论，语言，结构以及多Agent系统结构等问题进行了研究，并对Agent与对象（Object) ,过程控制系统，软件“精灵”以及多Agent系统与分布式问题求解的区别进行了分析。     

多Agent系统的研究

多Agent系统(MAS)是当前分布式人工智能(DAI)的主要研究方向之一。介绍了多Agent系统的背景和概念,着重分析了MAS的关键问题和构造MAS的组织模型,最后给出了多Agent系统的应用。     

专家系统推理的可视化研究

该文在介绍可视化基本概念及ICON系统形式化规范基础上,提出了专家系统推理过程可视化问题,并给出了一个具有可视特性的知识库系统的一般模型。     

Intelligent Adaptive Information Agents

Adaptation in open, multi-agent information gathering systems isimportant for several reasons. These reasons include the inability toaccurately predict future problem-solving workloads, future changes inexisting information requests, future failures and additions of agents anddata supply resources, and other future task environment characteristicchanges that require system reorganization. We have developed a multi-agentdistributed system infrastructure, RETSINA (REusable Task Structure-based Intelligent Network Agents) that handles adaptation in an open Internetenvironment. Adaptation occurs both at the individual agent level as well asat the overall agent organization level. The RETSINA system has three typesof agents. Interface agents interact with the userreceiving user specifications and delivering results. They acquire, model,and utilize user preferences to guide system coordination in support of theusers tasks. Task agents help users perform tasks byformulating problem solving plans and carrying out these plans throughquerying and exchanging information with other software agents. Information agents provide intelligent access to a heterogeneouscollection of information sources. In this paper, we concentrate on theadaptive architecture of the information agents. We use as the domain ofapplication WARREN, a multi-agent financial portfolio management system thatwe have implemented within the RETSINA framework.     

基于数据库的知识表达与推理研究

本文研究了专家系统的知识表达和推理机制,提出了基于数据库的知识表达方式。这种方式使数据库具有了知识库的功能,使知识更容易表达和管理。同时,提出了满足这种表达方式的推理机制,提高了专家系统的推理效率。