框架问题的一种可行解

本文提出了一种基于实用原则的框架问题的解决方案,证明该方案的表达能力与Reiter的方案等价,分析了两种方案各自的特色及适用范围,提出了效应公理的完备化概念,给出了效应公理的规则表示形式,这些结果为基于意向驱动的agent模型的建立以及面向agent的程序设计语言AGPLID的提出提供了必要的理论基础.     

“信念—愿望—意向”Agent的研究与进展

1 BDI agent的起源在“智能体”(Agent)的研究中引入了许多心理学和人类行为学的概念,一个很有影响的工作来自于1987年Dennett的“意向系统”(intentionsystem),在这个系统中的行为被描述成诸如“信念”(belief),“喜好”(preference)和“意向”之类的心智状态,这些状态在决定Agent行为时似乎起到了不同的作用。1992年Kiss把它们分为三类:a)认知的(cognitive):如信念和知识等;b)意图的(conative):如意向,承诺和规划等;c)情感的(affective):如愿望,目标和喜好等。信念、愿望和意向(BDI)通常用来作为这三类心智状态的代表。信念表示一个Agent对环境和自     

智能体行动推理中的信念修正

信念修正中的加强修正算法在保留低秩非矛盾信念时存在不足,流演算由于其表示公式的局限,无法较好的与信念修正结合来进行行动推理。针对以上不足,提出了依赖信念修正算法和Strategy-Axiom-Reasoning模型。该算法满足Ind假设并且较好的保留了条件信念和低秩非矛盾信念,SAR模型继承并改进了流演算的公理系统,用公式集表示信念集,较好的实现了与信念修正的结合。最后将依赖信念修正算法运用到SAR模型中,用实验证明了其可行性。     

基于信念型承诺的Agent协作机制研究与应用

提出了适用于产品初步设计的信念型承诺,给出了Agent的形式化表示,讨论了基于信念型承诺的Agent协作机制。针对复杂产品初步设计,建立了基于MAS的协同设计环境,并将基于信念型承诺的协作机制应用到该环境中。应用表明了该协作机制的有效性。     

基于流演算的智能体行动推理模型设计与实现

并发约束程序设计在人工智能程序设计领域中占据越来越重要的位置,约束处理规则作为新一代的并发程序设计正倍受关注.对约束处理规则和流演算理论及其实现语言FLUX进行了研究,结合流演算和JCHR推理模型优点,设计了一种基于Java的流演算解释器JFLUX,同时提出了一个基于目标驱动的,在不完全可知的虚拟环境中通过感知到的有限信息进行自主行动推理能力的智能体模型,实现了办公室场景中智能体行动推理系统.     

面向更新的扩展Dewey编码

依赖于特定编码方案的高效查询处理算法是有效获取信息的必要手段,扩展Dewey编码以其祖先名称可知性的特点,在处理结构化查询时可显著减少需要扫描的元素数量,加快查询处理的速度。针对扩展Dewey编码不支持更新和依赖于DTD的缺陷,提出一种支持插入操作的动态扩展Dewey编码(DED),可避免执行插入操作时对已有结点的重新编码操作;提出一种支持DTD更新操作的动态有限状态转换器(DFST),可避免由于导出DTD的变化所导致的编码失效问题。最后通过实验验证了该编码的有效性。     

智能客户端部署和更新技术的研究

本文在分析国内外智能客户端研究情况的基础上,针对智能客户端智能更新的技术进行研究,研究内容包括:对智能客户端智能更新方法的介绍,提出用UAB和EMAB模块实现智能更新的解决方案。     

独立于设计者的行动推理

高水平的智能机器人要求能够独立地对环境进行感知并进行正确的行动推理.在情境演算行动理论中表示带有感知行动及知识的行动推理需要外部设计者为agent写出背景公理、感知结果及相应的知识变化,这是一种依赖于设计者的行动推理.情境演算行动理论被适当扩充,感知器的表示被添加到行动理论的形式语言中,并把agent新知识的产生建立在感知器的应用结果之上.扩充后的系统能够形式化地表示机器人对环境的感知并把感知结果转换为知识,还能进行独立于设计者的行动推理,同时让感知行动的“黑箱”过程清晰化.     

面向智能体的信息系统开发方法研究

智能体技术是近几年来发展起来的一种新的软件技术方法，将多Agent技术引入信息系统（Information System，IS）能使信息系统在新的管理模式中承担感知、协调、决策和指导的作用。文中介绍了智能体概况以及多智能体的几个关键性定义及发展状况，从特性角度、信息角度分析，信息系统适合用Agent技术来描述，从而着重介绍了智能体在两种信息系统中应用，通过分析可以看出多智能体引入信息系统是一种更为有效也是最有发展前途的一种方法。最后构想了未来面向智能体的信息系统开发方法。     

First-order logical filtering

Logical filtering is the process of updating a belief state (set of possible world states) after a sequence of executed actions and perceived observations. In general, it is intractable in dynamic domains that include many objects and relationships. Still, potential applications for such domains (e.g., semantic web, autonomous agents, and partial-knowledge games) encourage research beyond intractability results.In this paper we present polynomial-time algorithms for filtering belief states that are encoded as First-Order Logic (FOL) formulas. Our algorithms are exact in many cases of interest. They accept belief states in FOL without functions, permitting arbitrary arity for predicates, infinite universes of elements, and equality. They enable natural representation with explicit references to unidentified objects and partially known relationships, still maintaining tractable computation. Previous results focus on more general cases that are intractable or permit only imprecise filtering. Our algorithms guarantee that belief-state representation remains compact for STRIPS actions (among others) with unbounded-size domains. This guarantees tractable exact filtering indefinitely for those domains. The rest of our results apply to expressive modeling languages, such as partial databases and belief revision in FOL.     

OSC:一个开放式情景演算系统的研究

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．     

一种基于Monte Carlo滤波的对POMDPRS系统性能的改进

规划是人工智能研究的一个重要方向,具有极其广泛的应用背景.POMDPRS是一种结合了PRS的持续规划机制、POMDP的概率分布信念模型和极大效用原理的持续规划系统.它具有较强的对动态不确定性环境的适应能力.但是在大状态空间下的信念更新是其作为实时系统的瓶颈.该文试图将Monte Carlo滤波引入POMDPRS,从而达到降低信念更新的复杂度的目的,满足系统实时性的要求.     

基于情景演算的动态访问控制模型

访问控制模型定义了安全系统访问控制的整体框架。现有的访问控制模型大多是静态授权模型,尽管可以通过扩展来实现局部动态性(比如可以通过定义条件来实现角色的临时激活等),但在应用时受到了扩展元素的限制,并且已有的大部分模型无法描述授权的动态变化过程。针对以上问题,提出了一种基于情景演算的动态访问控制模型(SCDAC)。SCDAC用逻辑事实和规则来描述访问控制属性和策略,把授权在某一时刻的状态(逻辑事实和规则集合)看作一个情景,通过动作来实现情景的变化,同时刻画了动作执行的前提条件和后续状态的变化情况。最后通过一个实例说明了用SCDAC来描述授权状态的动态变化是可行的。     

基于情景演算的用户界面模型验证方法

用户界面设计是业务应用系统设计的重要组成部分,验证界面设计正确性与设计用户界面同样重要。界面关系的非直观性和动态性使得界面设计的验证并不容易。以初始界面开始得到最终界面的过程可以看作是规划问题。为此,我们引入情景演算来解决界面设计的验证问题。我们在经典情景演算中引入界面检验机制,用带检验机制的情景演算来表达界面的规划,在规划过程中实现界面设计的验证,最终通过规划结果判断界面设计的正确性。     

在Web Services动态组合方面的OWL-S语义扩展

Web服务的日益广泛和语义Web研究的不断深入,使得利用本体语言自动处理各种Web服务任务成为可能.回顾了Web服务的主要思想和基本概念,指出了其在描述Web服务的语义信息方面的不足,从而说明在Web服务研究中引入语义Web的目的.介绍了描述Web服务语义信息的本体语言OWL-S,并针对OWL-S在描述Web服务动态组合方面能力的不足,尝试利用情形演算理论扩展其该方面的语义描述能力,使本体语言能够满足Web服务动态组合的需要.对最终实现基于语义的Web服务的动态组合具有积极意义.     

A Logical Architecture for Active Network Management

This paper focuses on improving network management by exploiting the potential of “doing” of the Active Networks technology, together with the potential of “planning,” which is typical of the artificial intelligent systems. We propose a distributed multiagent architecture for Active Network management, which exploits the dynamic reasoning capabilities of the Situation Calculus in order to emulate the reactive behavior of a human expert to fault situations. The information related to network events is generated by programmable sensors deployed across the network. A logical entity collects this information, in order to merge it with general domain knowledge, with a view to identifying the root causes of faults, and to deciding on reparative actions. The logical inference system has been devised to carry out automated isolation, diagnosis, and even repair of network anomalies, thus enhancing the reliability, performance, and security of the network. Experimental results illustrate the Reasoner capability of correctly recognizing fault situations and undertaking management actions.