¿Cuáles son las creencias locales y las creencias globales del agente?
Similitudes: las entidades, estados encapsulados, pueden realizar ciertas acciones y métodos para comunicarse a través de mensajes;
Diferencias:
1) Al decidir si ejecutar el método de un objeto, los derechos de toma de decisiones son diferentes en un sistema orientado a objetos, la decisión la toma el objeto que llama activamente al método, mientras que en el sistema agente, el la decisión la toma el agente que acepta la solicitud;
2) Las capacidades de comportamiento flexibles (reactividad, iniciativa y sociabilidad) se consideran uno de los atributos básicos del Agente.
3) El paralelismo de los sujetos es la característica más básica; Los objetos tradicionales no son así;
2. Descripción general de la arquitectura orientada a servicios SOA
Los sistemas orientados a agentes tienen un valor de aplicación cada vez más amplio. En el proceso de formalización de agentes racionales, generalmente se cree que el estado de pensamiento del agente incluye tres atributos: creencia, deseo e intención. Por lo tanto, el modelo BDI siempre ha sido el foco de la investigación sobre el modelado de agentes.
Modelo BDI
Actualmente, el modelo BDI utilizado por los agentes generalmente se basa en el modelo de intención de lógica modal formal de Cohen y Levesque y el modelo de lógica computacional BDI de Rao y Georgeff. , una descripción formal que se centra en creencias, deseos e intenciones, denominada BDI. El problema esencial a resolver es cómo determinar los objetivos del agente y cómo alcanzarlos.
El modelo BDI contiene tres componentes básicos:
(1) Las creencias son un conjunto de creencias relacionadas con el mundo, creencias relacionadas con las tendencias de pensamiento de otros sujetos y creencias propias. . La creencia es la cognición del mundo por parte del sujeto, incluidos los datos que describen las características ambientales y los datos que describen sus propias funciones. Es la base de las actividades de pensamiento del sujeto.
(2) El deseo es la motivación inicial del sujeto y un conjunto de estados que espera alcanzar o mantener. El estado que el sujeto quiere alcanzar puede estimular la planificación y acción del sistema. En términos generales, puede expresarse como la expectativa y el juicio del sujeto sobre el estado ambiental, es decir, si se establece el estado de juicio es un signo de si el deseo se realiza. Los agentes pueden tener deseos incompatibles y no necesitan creer que sus deseos sean absolutamente realizables.
(3) La intención es lo que necesita ser completado o es más adecuado para ser completado en este momento. Es el objetivo que el sujeto actual está a punto de lograr y pertenece a la dirección intencional del mismo. estado psicológico. La intención actual guía las acciones actuales del agente.
La investigación sobre agentes basada en el modelo BDI generalmente se divide en dos niveles. Uno es la capa teórica, también llamada capa lógica, que estudia principalmente cómo utilizar métodos lógicos para dar una descripción semántica formal de. el agente BDI; el otro El nivel es el nivel de aplicación real, incluido el diseño y la implementación de programación de la arquitectura del sistema.
2.Lógica BDI
2.1 Lógica modal
La lógica modal es la lógica sobre la necesidad y la posibilidad, o sobre el "debe ser" y La lógica del "podría" ser". La lógica modal considera no sólo la verdad y la falsedad de la forma en que realmente existen las cosas, sino también lo que sería verdadero o falso si las cosas tuvieran una forma de existencia diferente a la que realmente existen. La lógica se ocupa de la verdad y la falsedad, mientras que la lógica modal se ocupa de la verdad y la falsedad en el mundo real y otros mundos posibles. En este sentido, una proposición es necesaria en un mundo sólo si es verdadera en todos los mundos que pueden reemplazar a este mundo, y es posible ser verdadera en un mundo posible que puede reemplazar a este mundo.
Normalmente, □ representa el operador de necesidad y △ representa el operador de posibilidad.
Definición: Un marco F se representa como un par ordenado
Definición: Un modelo M se representa como un grupo ordinal ternario
Definición: Si K es un sistema modal normal mínimo, por lo que muchos sistemas modales se obtienen sumando axiomas a K, como T, S4, S5, KD, etc.
2.2 ?Lógica BDI
La lógica BDI es una lógica multimodal que modela creencias, deseos e intenciones en operadores modales normales bajo una semántica mundial posible, representada como BEL, DES (. objetivo) e INT, donde (agentes).
BDI: B, D, I D, satisfago la reflexividad
BDI: B, D, satisfago la reflexividad y la transitividad
B D I: B satisface a Euclides; , continuidad y transitividad, D satisface reflexividad, transitividad y simetría; I satisface reflexividad.
3. Lógica combinacional
El objetivo de la lógica combinacional es poder utilizar de manera integral herramientas lógicas familiares existentes. Actualmente existen dos habilidades combinadas, una es fusión y la otra es fibra. A través de un análisis comparativo detallado, este artículo cree que el método de la fibra es más factible. (Liu Yang es responsable de la explicación)
4. Ampliación del modelo BDI con efectos compuestos.
Este capítulo considera acciones compuestas, agrega dos operadores, RES (resultado) y OPP (oportunidad), al modelo BDI ampliado por sus predecesores, y proporciona una descripción semántica.
4.1 Antecedentes y motivación de la investigación
Podemos definir las cosas en el mundo como correctas e incorrectas, y también podemos definir acciones y eventos como éxito y fracaso. No existen conceptos relacionados con acciones y eventos en el modelo BDI.
La sutil diferencia entre acciones y eventos es la siguiente: una acción se refiere a la acción realizada por un agente cuando un estado se transforma en otro estado; un evento es el resultado del desempeño de un agente específico que realiza una acción específica; operación.
¿Rao? Georgeff dio una descripción semántica del evento basada en el marco temporal propuesto, pero no explicó las acciones involucradas en el evento específico.
Fundamento de Investigación 4.2
(1) Teoría de Brown-Acción y Habilidad
Considerando los factores de acción y habilidad, este artículo señala una medida importante de la habilidad. : Fiabilidad, que se puede medir por el número de ejecuciones repetidas.
Definición: Modelo M = (W, f, v), donde W es el conjunto de mundos posibles; v es la asignación de proposiciones atómicas en cada mundo; f es una función que será un mundo separado; Conéctate con un conjunto de mundos.
m,w? ¿capacidad? ¿si? Entonces qué. :M,w'?
La semántica es: En el modelo, ¿hay un conjunto de mundos tal que cualquier mundo en el conjunto de mundos satisface la capacidad del agente? , entonces pensamos que el agente es capaz.
La teoría de Brown también proporciona definiciones de operadores como la voluntad y el poder.
(2) Teoría no intencional de la capacidad;
Basado en la orientación a metas no intencional y objetiva propuesta por Sommerhoff, Elegesem cree que el sujeto mantiene un estado meta específico en un entorno dinámico.
Definición: condición de enfoque f(,) = o, semántica: se cree que para lograr el objetivo, debe haber al menos un determinado momento, al menos una variable de acción y al menos una variable de entorno, de modo que se pueda lograr objetivos realizando acciones en cualquier momento y bajo cualquier condición.
Definición: Modelo m = (w, v), w es el conjunto mundial; ¿Es el conjunto de potencias de w
Definición:? (w,), I se refiere al agente; w se refiere a un mundo determinado; es el conjunto de mundos que hacen que la meta g sea verdadera. La semántica de (w,): Es un conjunto de mundos en los que el agente I tiene la capacidad de alcanzar el objetivo G..
Definición:? (w,), si y sólo si w ' satisface f(,) = O.
Definición: ¿Éxito? (W,X) X si x w.
Importancia teórica: En todos los mundos, si un agente tiene la capacidad de lograr sus objetivos, se puede definir como éxito.
La teoría no intencional de Elegesem también distingue entre "el agente tiene la capacidad de lograr el objetivo" y "el agente realmente logra el objetivo mediante la realización de acciones" y ofrece una descripción semántica.
⑶Ability-BDI;
Padgham cree que un agente tiene la capacidad de lograr un determinado objetivo G, que siempre está relacionado con un plan.
De hecho, cada plan puede considerarse un evento desencadenante para lograr este objetivo G, lo que significa que el agente tiene al menos una forma de lograr el objetivo G.
Definición: Axioma de compatibilidad creencia-capacidad: CAP() BEL(), semántica: El agente I lo cree si el agente I tiene la capacidad de lograrlo.
Definición: Axioma de compatibilidad habilidad-objetivo: GOAL() CAP(), semántica: Si el objetivo del agente I es, el agente I tiene la capacidad de lograrlo.
La siguiente tabla muestra el modelo BDI y Rao después de agregar CAP. Comparación de prototipos BDI propuestos por Georgev:
Rao? ¿Georgiev Padgam?
¿Sistema I sistema IC?
A1: ¿OBJETIVO( ) BEL( ) CAP( ) BEL()?
A2: INT( ) META( ) META( ) CAP()?
a3: INT(hace())hace()CAP()BEL(CAP())?
a4: INT()BEL(INT())OBJETIVO()CAP(OBJETIVO())?
a5: META()BEL(META())INT()CAP(INT())?
R6: INT( ) META(INT())?
R7: ¿hecho() BEL(hecho())?
R8: ¿INT() debe ser ◇(INT())?
4.3 Introducción al operador RES y al operador OPP
La teoría BDI anterior considera agregar otros operadores a los agentes modelo. Sin embargo, aún quedan algunas cuestiones no cubiertas. Por ejemplo, A3 en la tabla anterior: INT(does( )) hace(), si bajo la condición de acción compuesta, obtenemos: INT(does(;)) hace(;)
Esto No se considerará el impacto de la ejecución de una acción sobre la ejecución de acciones posteriores.
Para resolver este problema, este artículo presenta dos operadores, RES y OPP, y brinda una descripción semántica.
OR1:
CAP(hace(;))?[Bell(hace())OPP(hace())]RES(hecho())?
Semántica: ¿Qué pasa si un agente tiene la capacidad de realizar acciones compuestas? La habilidad
Entonces, en un momento determinado, el agente cree que puede realizar la acción, tiene la oportunidad de realizar la acción, cree que puede realizar la acción, tiene la oportunidad de realizar la acción y el resultado de realizar la acción no conducirá a un estado ilegal.
OR2:
CAP(hace(;))?[CAP(hace())OPP(hace())]RES(hecho())?
Semántica: ¿Qué pasa si un agente tiene la capacidad de realizar acciones compuestas? Habilidad
Entonces el agente tiene la capacidad de realizar la acción, tiene la oportunidad de realizar la acción y el resultado de la acción no conducirá a un estado ilegal.
OR3:
CAP(hace(;))?[Bell(CAP(hace()))OPP(hace())】RES(hecho())?
Semántica: ¿Qué pasa si un agente tiene la capacidad de realizar acciones compuestas? Al lograr el objetivo,
Entonces el agente cree que tiene la capacidad y la oportunidad de realizar la acción, y que el resultado de realizar la acción no conducirá a un estado ilegal.
......
OR7:
CAP (¿y si? entonces? si no))?
[ ?BEL(CAP(hace()))OPP(hace())]RES(hecho())]?
[ ?Bell(CAP(does()))OPP(does())]RES(done())]
Semántica: Si un agente tiene la capacidad de realizar una acción, de lo contrario, ¿realizar una acción?
Entonces, se establece y el agente cree que tiene la capacidad y oportunidad de realizar la acción, y el resultado de realizar la acción no conducirá a un estado ilegal o no se establece y el; El agente cree que tiene la oportunidad de realizar la acción y el resultado de realizarla no conducirá a un estado ilegal.
5 Razonamiento intencional basado en lógica derrotable
5.1 Propuesta de pregunta
Rao? Georgeff se modela como un operador modal normal, por lo que existen inevitables problemas de omnisciencia lógica y efectos secundarios bajo el problema de implicación tautológica.
(1) El problema de la omnisciencia lógica
INT()
(2) Los efectos secundarios que implica la tautología.
INT( ) INT(R)
(3) Problema de expansión disyuntiva
INT( ) INT(R?)
( 4) Problema de conjunción y separación
INT(R?)INT(R)? INT()
5.2 Bases teóricas
(1) Konolig? Modelado de intenciones de Pollack
Konolige y Pollack creen que la lógica modal formal no es adecuada para las intenciones. Utilizan escenas para representar el estado mental del agente. Los esquemas de fórmulas son subconjuntos de W verdades. El conjunto solución I en el modelo es el conjunto de todas las fórmulas de intención que no son iguales entre sí. Sólo la fórmula equivalente a una fórmula en I es la intención del agente. Entonces, si int() puede representarse por int en este modelo,
②Rao? Georgiev planea convertirse en modelo.
¿Rao? Para superar los problemas (3) y (4) mencionados anteriormente, se introduce una forma modal única de BDI, que es esencialmente similar a la teoría de KonoligePollack.
5.3 Introducción a la lógica factible
Este artículo parte de otra perspectiva y utiliza lógica derrotable basada en lógica no monótona para estudiar el modelo de intención basado en estrategias.
La lógica no monótona es un tipo de razonamiento: el conjunto de teoremas del sistema de razonamiento no aumenta monótonamente con el proceso de razonamiento, y es probable que las nuevas teorías nieguen y cambien algunos de los teoremas originales. El razonamiento no monótono es una herramienta para abordar el conocimiento incompleto.
La lógica derrotable es un tipo de razonamiento no monótono. La aplicación de la lógica derrotable en el razonamiento intencional permite al agente utilizar el conocimiento incompleto existente para razonar sin comprender completamente el entorno.
6 Resumen y próximos trabajos
(1) Modelado de sistemas multiagente
(2) sistema tableaux
( 3) Mantenimiento dinámico de sistemas multiagente
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"ERP Chief Designer Forum" ()