多Agent信念逻辑及其在概率意义下的推广

首先建立了一种多Agent信念逻辑MBL(multi-agentbelieflogic),在经典信念逻辑基础上增加了普遍信念算子和公共信念算子,给出MBL的Kripke语义与广义Aumann语义,讨论了两者的等价性,证明了MBL对于上述两种语义的可靠性和完备性.其次,建立了一种多Agent概率信念逻辑MPBL(multi-agentprobabilisticbelieflogic),通过在广义Aumann语义基础上引入概率空间,给出了MPBL的概率Aumann语义,证明了它的可靠性,并给出MPBL的一些推论.     

Agent意图的双子集语义改进模型

意图是Agent的一个关键的意识属性,在决定理性Agent的行为中起着重要作用.为了克服现有意图逻辑中存在的缺陷,建立了适用于意图的语义表示.讨论了理性Agent性态的形式化中对意图语义的要求以及现有意图逻辑中存在的问题.介绍了在前期工作--真假子集语义基础上开发的双子集语义改进模型及其在Agent意图形式化中的应用,并且证明通过对模型的代数结构施加一定的约束,能获得许多希望得到的性质.在二值逻辑中,真和假是同等重要的.当然,对一个命题,描述了真值也就知道了假值;但对于一类命题却不是这样,对假值的刻画与对真值的刻画具有同等重要的意义.而对意图的描述是对一类命题(Agent意图实现的命题)的刻画.经典的正规模态算子的可能世界语义只重视真,用RI(w)来描述,可看成是单子集语义.而改进的双子集语义真假并重,用R_IT(w)来描述真,并用R_IF(w)来描述假,从而能更全面地描述二值逻辑中的模态算子.经典的正规模态算子的可能世界语义可以看成是改进的双子集语义当R_IF(w)=()时的退化情形.改进的双子集语义不仅避免了基于正规模态逻辑表示的"逻辑全知"问题以及由此带来的副作用等问题,与Konolige和Pollack的意图模型相比,比较简单、自然,且满足K公理和联合一致性原理,而且克服了前期工作真假子集语义和双子集语义表示的缺陷.实际上,改进的双子集语义为非正规模态算子的语义表示提供了一种新的方法,可应用于建立新的合适的Agent逻辑系统.     

Agent逻辑和真假子集语义

理性Agent规约的形式框架通常基于信念、愿望和意图逻辑.为了克服现有的信念、愿望和意图逻辑中存在的问题,为非正规模态算子提供一种合适的语义表示.讨论了理性Agent性态的抽象规约中对语义表示的要求以及现有的信念、愿望和意图逻辑中存在的问题.介绍了作者开发的真假子集语义及其在Agent形式化中的应用.他们的框架使意图的有问题的性质无效.并且证明通过对模型的代数结构施加一定的约束,能获得许多希望的性质.最后对真假子集语义进行了分析.这一切表明真假子集语义为非正规模态算子提供了一种合适的语义表示,是对经典的正规模态算子可能世界语义的一个重要发展,是理性Agent性态的逻辑规约的有力工具,可应用于建立新的合适的Agent逻辑系统.     

一种并发的双子集语义Agent模型

在某个时间段里,如果有多个进程同时运行则称为并发.在多Agent系统(MAS)环境下,并发行为广泛存在而且尤为重要.这些并发行为可以分为相关和不相关两类,在Agent合作或竞争的情形下,存在大量相关的并发行为,Agent必须有能力对这些行为进行推理.针对多Agent系统中各Agent并发动作的特点,通过双子集语义,避免了逻辑全知及副作用等问题,通过区分宏观时间和微观时间,给出一个交叠式并发的语义模型,描述了宏观时间中的并发性,为基于并发的多Agent合作与竞争提供了逻辑基础.     

Agent在多Agent系统中计算的意愿理论*

提出了Agent在多Agent系统中计算的意愿理论,以支持Agent计算的理论研究.区分了两种意愿：实现型意愿和维护型意愿.基于多Agent系统计算的逻辑框架,给出了两种意愿新的语义定义,获取和描述了它们的一些重要逻辑属性.     

社会Agent的BDO模型

目前MAS中思维状态的研究趋势是在个体模型中加入社会思维属性,研究社会承诺、依赖、联合意图的推理关系。在BDI模型中,以意图为中心的观点不描述社会Agent。该文分析了以竭力为中心的Agent思维状态研究存在的问题,提出MAS的分层模型,并提出以信念、愿望和义务作为基本思维属性（简称BDO）来描述Agent的思维状态和社会属性,给出了BDO逻辑和语义模型,考虑了奖励、惩罚、承诺和承诺解除问题,并对队、组织、组织意图等现象给出了描述。该文力图更自然地描述社会性Agent的思维状态和群体概念,是对Rao和Georgeff提出的BDI模型的改进。最后通过一个例子说明了BDO的表达能力。进一步的工作包括建立更为完善的语义模型、结合各个思维属性的动态修正语义给出BDO Agent的动态模型以及给出基于BDO逻辑框架的Agent／MAS实现结构。     

Agent-BDI逻辑

阐述了Agent的形式化描述应该采用含有正规和非正规模态算子的混合模态逻辑为逻辑工具 的观点.建立了Agent-BDI逻辑的代表系统A-BI,讨论了它的语法和语义.特别是给出了非正 规模态算子基于Kripke标准可能世界的新的语义解释,证明了A-BI逻辑系统不但是可靠的, 而且是完备的.A-BI逻辑系统恰当地刻画了信念与意图的本质与内在联系,可作为Agent形式 化研究的逻辑工具.     

Agent Oriented Programming进展

1 引言近十年Agent和多Agent系统(MAS)的研究逐渐成为AI学科的热点之一。MAS中Agent是具有思维状态和交互能力的自治实体,彼此通过合作求解复杂问题,适合于动态开放环境。Agent的思维状态通常采用BDI模型,B(信念)、D(愿望)和I(意图)分别用模态算子给出,并在可能世界框架下给出其语义解释。这一模型语义明确直观,但实质上是一个计算资源无限的理想模型,因而在实际系统中,都采用限制和变通的方法来实现Agent,因此导致了所谓的理论脱离实践     

Agent的意图模型

意图是Agent的一个不可缺少的意识属性,在决定理性Agent的行为时起着重要的作用.已经有了若干种基于正规模态逻辑的意图模型,但它们存在着严重的“逻辑全知”问题.该文阐明意图不是正规模态算子,并提出了另一种意图模型,它不存在“逻辑全知”问题和其他相关问题(例如,副作用问题等).这种意图模型与Konolige和Pollack的意图模型相比,比较简单、自然,且满足K公理和联合一致性原理,实际上,为非正规模态算子基于正规可能世界的语义表示提供了一种新的方法.     

基于利益的Agent理性研究

Agent间的合作和竞争一直是多Agent研究的热点之一。该文充分考虑到了利益在Agent的理性选择中所起的重要作用,利用引进利益算子和时间信息的BLH系统定义了两种长期利益,并讨论了混合长期利益和当前利益的Agent社会中不同道德理性Agent之间的合作关系。为了避免采用传统的可能世界语义所造成的一些诸如无法定义多重算子联用的缺陷,BLH系统采用了映射语义。