交错时序概率认知逻辑在多Agent系统中的应用

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在多Agent系统中,为了尽可能细致的刻画Agent合理的行为能力,学者提出了合作逻辑这类理论。所谓合作是指,多Agent系统中Agent个体保持和团体完全相同的价值取向。多Agent合作逻辑是多Agent系统研究中一个新兴方向,而用多Agent系统来阐述分布式系统是一个新领域。ATL用于表达在分布式系统中Agent之间的合作关系,具体来说,ATL是CTL的扩展,其中用合作模态词代替路径算子,使得Agent集合能合作实现某些动作,体现了系统的智能化。   目前模型检测多Agent 系统用时序逻辑和认知逻辑比较多,但是两者的结合还不多。   本文主要是对ATL 系统在知识和思维状态方面作了一些研究,主要包括:   首先,我们介绍了ATEL。该逻辑在ATL的基础上加入了描述Agent 知识的算子,具有刻画单个Agent 知识的能力。我们讨论了ATEL的公理系统及其可靠性,并且具体刻画了一个安全协议的模型,用模型检测的工具进行了验证。   其次,我们以ATEL 为基础,建立了ATEPL。目的是为了描述和刻画系统中的不确定性,其中重点是知识的不确定性。然后我们给出了该系统的公理和模型检测算法,并把它应用到具体的协议中,最后简单说明了该系统的总体设计。   最后,为了详尽的描述Agent的思维状态,我们在ATL基础上加入了BDI算子,形成了新逻辑ATML。ATML 不仅可以描述Agent 之间的合作,还能刻画Agent的认知状态,使得该系统更加智能化。然后我们列举了ATML的公理系统,并给出了ATML的模型检测算法和实例。最后我们把ATML在概率信念下进行推广,给出了模型检测算法和实例。
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