Agent信念的遗忘修正方法

为了使信念修正能够满足最小改变原则,首先基于遗忘理论定义遗忘收缩算子,并且证明该算子满足必要AGM收缩假定;然后通过Levi Identity构建遗忘修正算子;最后给出遗忘修正方法和多次遗忘修正算法。实例分析表明,算法具有可行性和有效性,能够得到较满意的修正结果。     

基于内模型的知识遗忘

在多Agent系统下,根据遗忘理论和经典知识逻辑建立基于内模型的知识逻辑,并且提出相应的互模拟关系,定义出知识逻辑;讨论了知识遗忘的相关性质.     

命题公式类型的判定

本文提出如何判断一个公式为重言式、矛盾式、可满足式的方法。基于遗忘理论提出遗忘合式公式方法,在保持逻辑等值的条件下。遗忘掉公式的冗余命题变元,使得公式包含更少的命题变元,为判定命题公式类型提供一种能行的方法。     

加权迁移系统线性时间属性及其安全性检测

针对加权迁移系统,提出了线性时间属性及其安全性检测。首先定义了半环K上的加权迁移系统,提出了加权线性时间属性概念,并根据权重函数确定加权线性时间属性的上确界、下确界和闭包; 接着给出了几种常见的加权线性时间属性并且讨论了它们的关系; 然后重点研究了加权安全性,通过加权自动机和闭包给出了加权正则安全性; 最后基于加权有穷自动机,建立了加权正则安全性的检测方法。检测过程结合半环和形式幂级数,构造了加权迁移系统和加权有穷自动机的乘积系统,将加权安全性检测问题转化为验证乘积系统的不变性,给出了加权正则安全性检测的算法和复杂度。实例结果表明,所提的方法能够对加权迁移系统的安全性进行检测。     

量子马尔可夫链安全性模型检测

本文定义了量子线性时间属性,包括量子安全性,量子不变性,讨论了它们的关系和性质。结合测量一次、测量多次的单向量子有穷自动机,构建了两类乘积量子马尔可夫链,提出了基于自动机技术的量子正则安全性检测方法。通过验证乘积量子马尔可夫链的可达终状态来判断量子正则安全性的可满足性,并给出了可满足性的概率计算公式。作为应用,分析了广义量子loop程序,将程序终止归结为验证量子正则安全性的可满足性。     

一维离散时间量子行走的路径分析法、概率分布与对称性

为了模拟长程的一维离散时间量子行走的演化过程以及降低计算复杂性,提出一种路径分析方法.首先分析系统到达某个位置的路径分块和路径数,将系统移位到某个位置演化算子进行分解,表示成二阶矩阵线性空间的一组基的线性组合;然后用超几何级数进行化简,给出概率分布的计算方法;最后分析产生对称式概率分布的充分条件,表明对称性只与量子初态有关.实验结果表明,该方法能够有效模拟系统的长时间演化过程.相关结果可以推广到更一般类型的离散时间量子行走.     

Exogenous量子马尔可夫链及其可达性分析

为了刻画开放量子系统的量子属性,扩展现有的量子马尔可夫链是有必要的.通过构建Exogenous量子算子逻辑,定义了Exogenous量子马尔可夫链.作为新型量子马尔可夫链,重点研究了4种可达性公式,给出可达性公式可满足性问题的求解,并分析了它们的可判定性问题.作为应用,实例说明广义量子Loop程序的终止问题可以归结为Exogenous量子马尔可夫链的最终可达性,进而通过检测量子公式可满足性来判定程序的终止问题.     

动态约束下的联盟形成

联盟形成是多Agent系统中一种重要的合作方式。人们设计了一系列联盟形成框架,较好地解决了联盟值最大化、任务分配、组合拍卖等问题。已有关于联盟形成的研究,较多地从效用、任务等角度来考虑问题。在一些情况下,仅从这些角度考虑联盟形成是不够的,于是我们从约束的角度来研究联盟形成。首先深刻分析了联盟形成时的约束问题,采用命题逻辑来描述对Agent的约束,给出了联盟偏好语言及其语义描述;接着给出了它的一些性质;最后将动态约束下的联盟形成机制与常见的一些联盟形成机制作了对比,体现了动态约束下联盟形成机制的特点。