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基于假设推理(abduction-based)的推测计算(speculative computation)是在资源信息不能及时到达时,利用缺省假设进行计算的过程.在计算过程中,如果应答和信念不一致,则主Agent将修正它的信念.为了实现目标,在有限时间内使推测计算的结果更精确,主Agent要通过协商获得尽可能多的实际信息,协商是降低决策风险的主要途径.在介绍假设推理和推测计算的基本原理的基础上,提出了基于时间约束的推测计算扩展框架、基于时间约束的进一步协商框架和基于信念修正的协商算法,并将进一步协商框架和协商算法嵌入到推测计算的过程中,在协商过程中赋予主Agent更强的信念修正能力.最后,在货物运输领域的实验中,证实了基于信念修正的推测计算的有效性. 相似文献
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经典的AGM信念修正理论和以D-P假设为代表的迭代信念修正理论都是以完全指派为可能世界而进行的理论研究.把这些研究推广到有缺指派的领域中与完全指派为每个原子命题符号都指派真假值不同,有缺指派是一个三值指派,它可以为每个原子命题符号指派真、假和不确定三值之一.以有缺指派为可能世界,对D-P系统进行了推广,证明了相应的表示定理. 相似文献
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开放逻辑中基于一优先序的R-重构 总被引:2,自引:0,他引:2
苏开乐 《计算机研究与发展》1999,36(5):523-527
在开放逻辑中,R-重构作为一知识库或信念集修正的结果并不唯一,有时甚至太多而难于明确计算和表示,为此,文中给出了基于一优先序的R-重构的概念,基于一优先序的R-重构往往要比R-重构少得多,不存在上述R-重构的问题,在用户给出的关于一知识库中知识的优先序时,基于该优先序的R-重构可以用来刻画对该知识库的合理维护。 相似文献
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信念修正的各种方法之比较 总被引:4,自引:2,他引:2
自从1956年提出了“人工智能”以来,人们已在这一领域做了大量的工作,很多专家系统已经非常成功地得到了应用。当前哲学和人工智能领域的热点之一就是信念修正(belief revision),下面我们用文中的例子来说明信念修正的意义。假设有如下的四个命题 相似文献
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OSC:一个开放式情景演算系统的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在经典情景演算系统的基础上引入了广义信念修正理论,构建了一个开放式情景演算系统OSC(open situation calculus),克服了经典情景演算系统不能刻画交互通信能力以及对事件的响应处理能力的缺陷.OSC系统保留了经典情景演算系统中的情景流result-of(a,s),用以刻画行动的影响;同时又引入了新的情景流bel-rev(φ,s),用以刻画通信交互以及对事件的响应处理等具有开放性信息的活动.OSC系统采用了离线规划与在线执行相结合的运行方式,为面向agent程序设计语言、面向agent智能系统的设计开发等应用提供了有效途径. 相似文献
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Belief Revision is a theory that studies how to integrate new information into original belief set.Classical BR theory uses AGM frame,but it only resolves problems in single agent BR system.Multi-agent BR faces problems such as the collision of many information sources and how to maximize the logic consistence of multi-agent system.On the basis of game theory model,we form profit matrix under different BR strategies in muhi-agent system and try to get the best strategy that satisfies logic consistence of the system through negotiation. 相似文献
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