Agent的信念、愿望、意图模型

本文分析了Agent的信念、愿望、意图模型（BDI模型）。依据BDI模型结构,本文刻画了Agent的内部状态,主要涉及Agent的信念、愿望和意图等思维属性,使该模型既能描述客观环境,又能描述Agent的思维状态及其变化过程。     

保性的Petri网细化运算在多主体协作中的应用

针对多主体系统的构造复杂性问题,提出通过合成若干小系统来合成一个大系统,通过小系统的性质来分析合成后的系统性质.以基于合同网的动态任务分配为参考模型,逐层细化建立动态任务分配的宏观模型和主体BDI的内部结构微观模型,分别研究主体之间的协作关系和主体的内部心智状态变化,并分析了系统的有界性、无死锁性质,突出了主体的自治性和主动性的特点.     

基于多主体的智能决策支持系统构建方法

以MFCADS系统为例,描述基于多主体的思维方式构造智能决策支持系统体系结构的方法。主体的构造基于扩展的BDI思维状态模型,采用统一的层次型内部控制结构。主体规划使用HTN方法,形成偏序规划树。模型管理分别采和面向组件和面向主体的方法来管理不同种类的模型,给出了主体模型的形式化描述和建模方法。在一定程度上解决了多主体领域理论与实践相结合的问题,并为提高智能决策支持系统的有效性与可靠性提供了新的途径。     

基于行动逻辑的智能主体行为表征研究

在人工智能领域,行为是指智能主体通过感知信息控制执行过程的算法。智能主体典型的行为模型就是BDI(信念、愿望和意图)逻辑框架。BDI主体结构在一些最为重要的多主体系统中得到了广泛应用。动态认知行动逻辑也可以对智能主体的行为进行表征。将BDI逻辑与动态认知行动逻辑融合起来,发展出能够更为有效地对主体不确定性行为进行表示和推理的逻辑是完全可能的。这些研究有助于智能主体不确定性行为的表示和推理,并为分布式人工智能提供形式支持。     

基于MAS理论的组织建模

从单个Agent的BDI模型出发 ,给出了组织中Agent的思维状态模型框架 ,包括角色、社会关系对A gent思维状态的影响 ,并从思维层次强调了承诺是组织的纽带 ,分别分析了内部承诺、社会承诺、集体承诺和组织承诺 .     

一种在Multi—Agent系统中协调形成策略的框架

通过对BDI属性的刻画让Agent个体理智行为是多Agent系统中研究的一个重要方向.为了在开放系统中理智行为,模型在传统BDI逻辑的基础上结合了ATL语言中的一些概念.进一步地,为了体现Agent个体的自主性,分别定义了环境状态转换函数与私人状态转换函数.在该框架中,Agent个体通过一些必要的步骤,就可以适应环境,计算出更有助于自己达到目标的策略.     

Agent思维状态属性的研究

该文分析了目前有影响的BGP(信念-目标-规划)和BDI(信念-愿望-意向)思维状态模型的局限性，给出了Agent思维状态KOCBDI(知识-义务-交互-信念-愿望-意向)模型，并用机器人足球，说明KOCBDI模型各属性的独立性。     

Agent的PASS-BDI模型

Agent的BDI模型主要基于Bratman提出的理性主体理论，未能充分体现Agent主动性的认知过程，使Agent的问题求解和心智状态之间的关系未得到充分表达，且难于编程实现。将Das等人提出的计划—注意—同时性加工—继时性加工认知过程模型引入Agent的理论研究中，建立了Agent的PASS-BDI模型，利用多价π-演算从心智状态，认知过程，整体行为等几个方面刻画了该模型的静态和动态特征，并将研究结果应用于多Agent组织中Agent行为特征的刻画。PASS-BDI模型加强了对Agent主动性认知过程的刻画，且易于编程实现。     

中国GDP指数对BDI指数的吸引力研究

BDI指数是衡量国际间贸易情况的重要指标之一,近年来中国经济的飞速发展使得其GDP指数对BDI指数的影响力与日俱增.从吸引子角度对中国GDP指数对BDI指数的吸引力进行了研究,通过拟合BDI和GDP指数的变化轨道,应用微积分分析两者吸引关系,得到GDP指数对BDI指数相应的吸引力.利用该吸引力对GDP数据构建新的BDI波动率并建立对比GARCH模型,同时考察了其它随机因素对BDI指数的作用.研究结果表明:中国GDP指数对BDI指数存在吸引力,它们间的这种关系可能成为研究经济危机的一种手段.     

一种基于BDI的理性决策模型

随着人们对理性agent的BDI(Eelief，Desire，Intcntion，BDI)模型的认识和理解的逐步深化，越来越多的研究者开始将BDI结构用于其从事的研究领域．将BDI作为随环境变化的组件，描述决策的静态结构．在此基础上，通过信息采集一计划产生一偏好选择一计划实施与监控等步骤来完成决策过程，建立理性决策过程的形式化模型，并通过生活中的实例加以说明．该模型通过及时地更新组件，实时地对决策过程进行监控，从而增强了动态环境下决策的柔性．     

一种Agent结构的形式化描述

以BDI模型为代表的Agent结构描述存在抽象、复杂和不完整等问题，很难应用于实际Agent的构造。基于物理和设计立场，提出一种新的Agent结构模型，并作了形式化描述。该模型克服了现有模型建立在纯意识系统基础上的缺点，解决了Agent模型与具体Agent结构、行为和目标的映射问题。用该模型构造的电子谈判实例验证了它的正确性和有效性。     

基于模糊神经网络的航运运价指数预测

为航运市场的参与者提供准确和高效的预测模型及决策支持,以BDI指数为研究对象,分析其时间序列数据所包含的内部信息和统计特征,采用模糊数理技术与神经网络技术,为BDI指数建立模糊神经网络模型.相比传统神经网络,模糊神经网络对于BDI指数时间序列在预测能力上的表现更优.     

BDI agent导引修改机制用于Peer to Peer系统文件操作

类是面向对象技术中最重要的概念,改进类的结构后给出了一种可计算的agent模型.这种模型的特点是加入了导引函数与一些修改函数,导引函数借助节点信息树实现agent的BDI搜索,这是agent的通常工作模式.修改函数用来完成agent的生长与变异,各地的agent与访问的agent作用在一起形成分布式多agent系统(distributed multi-agentssystem).这一模型能够用于Peer to Peer系统交互以及实现多粒度文件操作.     

规则参数制约下信念、期望及意图主体的前提-结论模型演化机制

把外界刺激、知识库中的规则离散为基本元素并且和信念、期望及意图主体(BDIagent)的前提结论结合在一起,用可学习的函数关系表示了信念、期望及意图的相互转换机制。BDIagent通过生长和演化在规则库中留下痕迹,此痕迹对规则圈中的优先树进行修改,BDIagent在内部函数作用下生长变大,在外部函数作用下演化为友员主体,也可以蜕变为面向对象的类;演化生长为具有各种用途的、在一个整体前提下有机组合的各种功能单位。这种主体可方便地建造适应于许多智能领域的应用程序,使其成为面向自组织设计的基本概念与基本数据结构,以这种算法结构为基础能构造出自组织设计所需要的主体工作平台。     

多Agent系统的形式化开放混合体系结构模型研究

为了有效建立并统一多Ａｇｅｎｔ系统（ＭＡＳ）的理论与方法体系,提供ＭＡＳ的有效设计与实现途径,重点讨论并建立了基于开放环境的ＭＡＳ形式化开放混合体系结构模型,首先,采用面向Ａｇｅｎｔ的程序设计（ＡＯＰ）风范并基于开放环境与组合技术,对Ａｇｅｎｔ的ＢＤＩ模型进行形式细化处理,引入开放混合结构模式的自治、交互Ａｇｅｎｔ形式定义,在此基础上给出开放环境下的自治、交互ＭＡＳ的形式化开放混合体系结构模型,并     

一种带有模糊信息的委托代理决策方法

在外部环境条件不确定的情况下,影响代理人对于委托人目标价值贡献的因素不仅仅有随机性的特点,而且还存在着模糊的性质.在假定招聘约束集为模糊集、外部环境条件为三角模糊数时,采用局部均衡分析给出代理人最优贡献的确定方法,并且得到给定条件下的委托人激励报酬最优策略.