9、进化计算：挑战与职责

进化计算：挑战与职责

1. 多智能体认知逻辑及其应用

在进化计算领域，有一种比基于试错实验测试不断讨论参数值更有效且实用的方法，它还可能改善分布估计算法（EDA）元启发式算法的收敛性。这里我们引入一种由Boldrin和Saffiotti最近提出的多智能体认知逻辑。在这种逻辑中，一组不同智能体共享的观点可以重新组合成分布式信念。利用这种逻辑，我们可以推断出关于某个命题的分布式信念比任何单个智能体对该命题的信念更强，甚至比任何智能体相信三个事实时得到的结果还要强。下面通过两个例子来说明其应用。

1.1 示例1

在该逻辑体系中，有以下公理和推理规则。设 $\varphi$ 和 $\psi$ 为公式，$r$ 为区间 $[0, 1]$ 内的有理数。
- 五条公理 ：（此处原文未给出具体公理内容）
- 三条推理规则 ：
- 肯定前件规则（MP） ：从 $\varphi$ 和 $\varphi \to \psi$ 推出 $\psi$。
- 必然性规则（NEC） ：从 $\varphi$ 推出 $\Box \varphi$。
- 统一替换规则（US） ：（原文未详细说明规则内容）

如果一个公式 $\varphi$ 可以通过有限次应用MP、NEC和统一替换规则从公理A0 - A4推导得出，那么称 $\varphi$ 是该逻辑体系的一个定理，记为 $\vdash \varphi$。若 $\vdash \varphi \to \psi$，则记