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多Agent决策仿真中知识表示语言及其支撑工具的研究

作　者: 线妮
导　师: 李青山
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 决策仿真 Agent 知识表示语言 支撑工具
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 8次
引　用: 0次
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内容摘要


多Agent决策仿真通过利用Agent的自治性、智能性和协作性等特点，实现对决策思维和决策流程的有效仿真，是目前研究决策行为的重要方法。而决策仿真中的知识表示问题是影响决策仿真效果的关键因素，如何对知识进行有效表示和应用以适应决策领域和仿真环境的动态多变特征，是目前的一个重要研究问题。本文为解决多Agent决策仿真中的知识表示问题，提出了一种知识表示语言MDSKRL（Knowledge Representation Language in Multi-Agent Based DecisionSimulation）并实现了其支撑工具。本文首先给出多Agent决策仿真框架模型，对决策仿真中的知识进行了分析，之后重点阐述了MDSKRL的设计原理和运行机制，包括语言的总体设计、详细定义及知识的表示、存储和应用方法等，并提出了MDSKRL在应用中的可扩充机制和知识的动态更新机制。同时，设计了MDSKRL语言的支撑工具，从知识编辑、知识解析和知识解释三方面进行了研究和实现。最后，本文将MDSKRL及其支撑工具应用到某领域的多Agent决策仿真中，通过实验验证了使用MDSKRL语言进行决策仿真知识表示的可行性，同时也证明该语言具有可扩充性，知识更新是实时有效的。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章 绪论  7-11
  1.1 研究背景  7-8
  1.2 研究目标与内容  8
  1.3 国内外研究现状  8-9
  1.4 本文的组织结构  9-11
第二章 相关理论与技术  11-19
  2.1 Agent 技术  11-13
    2.1.1 Agent 的定义  11-12
    2.1.2 Agent 认知模型  12
    2.1.3 多 Agent 间的协作  12-13
  2.2 知识与知识表示  13-16
    2.2.1 知识的定义  13-14
    2.2.2 知识表示方法  14-15
    2.2.3 知识表示语言  15-16
  2.3 LEX&&YACC  16-19
    2.3.1 词法分析工具 LEX  16-17
    2.3.2 语法分析工具 YACC  17-19
第三章 多 Agent 决策仿真框架  19-25
  3.1 决策仿真框架  19-22
    3.1.1 决策仿真框架模型  19-21
    3.1.2 决策仿真的工作流程  21-22
  3.2 决策者 Agent 模型  22-23
  3.3 决策仿真中的知识  23-25
第四章 多 Agent 决策仿真中的知识表示语言  25-39
  4.1 MDSKRL 的总体设计  25-28
    4.1.1 用户自定义  25-27
    4.1.2 元模型  27
    4.1.3 知识的形式化定义  27-28
  4.2 MDSKRL 的详细设计  28-31
    4.2.1 词法设计  28-29
    4.2.2 语法设计  29-31
  4.3 基于 MDSKRL 的知识表示机制  31-34
    4.3.1 知识的描述  31
    4.3.2 知识的存储  31-33
    4.3.3 知识的应用  33-34
  4.4 MDSKRL 的特性分析  34-39
    4.4.1 MDSKRL 的可扩充性  34-36
    4.4.2 基于 MDSKRL 的知识更新  36-39
第五章 知识表示语言支撑工具的设计与实现  39-49
  5.1 支撑工具的需求分析  39
  5.2 支撑工具的设计  39-41
    5.2.1 体系结构  39-40
    5.2.2 工作流程  40-41
  5.3 支撑工具的实现  41-49
    5.3.1 知识编辑  41-43
    5.3.2 知识的正确性验证  43-44
    5.3.3 解释引擎的设计  44-49
第六章 实验研究与分析  49-59
  6.1 实验目的  49
  6.2 实验过程及分析  49-59
    6.2.1 可行性实验与结果分析  51-52
    6.2.2 MDSKRL 的可扩充性实验与结果分析  52-55
    6.2.3 基于 MDSKRL 的知识更新实验与结果分析  55-59
第七章 结束语  59-61
致谢  61-63
参考文献  63-65
在研期间研究成果  65-66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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