面向Agent个体的信念修正系统设计与实现

【摘要】对于一个Agent个体而言,它需要以从外部环境或与其它Agent进行通信的方式获取信息。Agent获取的信息越多,那么它做出的决定就更加合理。但是Agent接收的信息无法保证与己有的信念协调一致,因此需要对Agent的信念集进行信念修正操作以确保信念集的一致性。尽管人工智能领域的研究人员对信念修正做了深入的研究,但其工作往往是在一阶逻辑框架下完成的。基于这些理论构建的信念修正系统,因其在检查一阶逻辑一致性上时间复杂度较高而使得系统性能受到严重影响。此外,现有的信念修正系统在功能、模型、可视化等方面都存在不同程度的缺陷,这些都制约了信念修正理论的应用与发展。在分析了现有的信念修正系统特点之后,本文总结出构建信念修正系统需要解决的若干个关键问题。针对这些问题,本文设计并实现了一种面向Agent个体信念修正系统,探讨了构建信念修正系统的模型架构、技术路线、开发方法和评价体系。首先,针对目前信念修正系统存在的问题作出分析。通过研究已有的信念修正理论及其实现方法,对于Agent的定义,我们发现必须在合理性和可实现性之间做出必要的折中。因此,本文采用了资源有限性Agent的定义及其信念修正实现方法,保证了系统处理的问题规模和效率。其次,提出了一种面向Agent个体的信念修正系统模型。该模型采用基于MongoDB的信念存储策略,利用MongoDB分布式文档存储的特点和数据存储格式BOSN在数据传输上的通用性,提高了系统在存储方面的可扩展性和信念存储的完整性与信念存取的效率。为了更好地规范Agent之间通信数据的格式并增强Agent与Web应用数据在传输上的兼容性,整合现有的Agent通信语言的语义和JSON在数据规范上的特点提出了一种新型的Agent通信语言JSON-ACL。最后,实现了一个信念修正原型系统。以本文提出的面向Agent个体的信念修正系统模型为依据,利用JavaGUI技术实现了所有模块的基本功能,特别是信念集可视化模块将信念集在不同状态下对应的信念图展示出来,为信念修正提供了一种全新的可视化表现形式。实验结果表明,本文设计并实现的面向Agent的个体信念修正系统在处理问题规模、系统可解释性和系统可视性方面表现优异。
【作者】王元刚；
【导师】李冠宇；杨毅军；
【作者基本信息】大连海事大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】人工智能；常识推理；信念修正；Agent；可视化；

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