8、知识与行动的完整STIT逻辑及其应用

知识与行动的完整STIT逻辑及其应用

1. 引言

“STIT”是“Seeing To It That”的缩写,STIT逻辑是关于主体能动性的哲学逻辑。近年来,它吸引了计算机科学家的关注,他们希望用STIT形式化方法来建模和推理多智能体系统。

本文在这一研究方向上迈出了新的步伐:
- 提出了一种新的语义,其关键特征是二维结构,且STIT动作仅在后继状态中生效。
- 逻辑包含了合理的公理,用于处理下一时间运算符和STIT运算符的交互,解决了以往逻辑中时间和动作维度缺乏交互的问题。
- 提出了知识与行动交互的新原则,展示了如何结合知识和STIT运算符来表示“明知故为”的概念,这一概念引出了许多新问题,比如“不知不觉”或“无意识”地做事。

2. 时态认知STIT逻辑

本部分定义了一个带有知识运算符的完整STIT逻辑。与以往不同的是,该逻辑中动作仅在“下一个”状态中生效,“下一个”指当前状态的直接后继状态。这样做有以下原因:
- 多智能体版本的标准“瞬时”STIT逻辑是不可判定的。
- 动作仅在直接后继状态生效是计算机科学中形式化计算模型的标准观点。
- 从本体论角度看,动作可视为与主体努力相关的“过程”,而过程发生在时间中,所以动作也在时间中发生。

逻辑的语法除了常见的命题连接词外,还包括:
- (K_a\phi):表示个体智能体 (a) 的知识。
- (\square\phi):表示历史必然性,类似于CTL和CTL*中的路径量词。
- ([A xstit]\phi):表示智能体集合 (A) 共同确保在(直接)下一个状态中 (\phi) 成立。

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码执行耗时。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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