16、粒度推理框架下的框架问题研究

粒度推理框架下的框架问题研究

1. 解释闭包公理与框架公理

解释闭包公理通常有两种形式:
- (F(x, s) ∧¬F(x, do(a, s)) →αF(x, a, s))
- (¬F(x, s) ∧¬F(x, do(a, s)) →βF(x, a, s))

其中,动作变量 (a) 是全称量化的。这意味着如果流 (F) 的真值发生变化,那么 (αF) 或 (βF) 会对这种变化提供详尽的解释。为了更好地理解解释闭包公理如何像框架公理一样起作用,我们将它们重写为逻辑等价形式:
- (F(x, s) ∧¬αF(x, a, s) →F(x, do(a, s)))
- (¬F(x, s) ∧¬αF(x, a, s) →¬F(x, do(a, s)))

Schubert 认为解释闭包公理独立于效果公理,并且由公理化者负责提供这些公理。和效果公理一样,这些公理也是依赖于领域的。他还指出,不能通过任何系统的转换从效果公理中获得解释闭包公理。这表明 Schubert 和 Pednault 对框架公理的起源有不同的直觉。

2. Dennett 的机器人场景

从哲学角度最早提及框架问题的是 Dennett 在 1987 年发表的 “Cognitive Wheels: The Frame Problem of AI”。Dennett 认为框架问题不仅仅是 McCarthy 和 Hayes 所定义的狭义技术问题,而是源于我们对智能本质的普遍假设,是人工智能带来的一个新的、深刻的认识论问题,并且至今仍是一个悬而未决的问题。

Dennett 给出了一个机器人场景:
|机器人型号|情况描述|结果|

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究
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