17、AIL:智能体基础设施层的深入解析

AIL:智能体基础设施层的深入解析

1. AIL 推理周期概述

AIL(Agent Infrastructure Layer)的推理周期是其核心运行机制,它可以非正式地用图 1 来表示。这个周期始于阶段 A,在该阶段,包含一个行为栈(deed stack)的意图(intention)被选中,然后进入阶段 B。接着,利用智能体的计划库(plan library)和信念库(belief base),生成一组适用的计划(阶段 C)。从这些适用计划中选择一个,并将其行为栈与当前行为栈合并(阶段 D)。之后,以合适的方式处理该栈顶部的行为(根据公式类型),并相应地更新意图集(阶段 E)。随后进行感知(perception),发布新事件(即信念更新),进入阶段 F。在最后阶段,处理智能体的通信消息,然后推理周期重新开始。

graph LR
    A[选择意图 i] --> B[适用计划 i + P]
    B --> C[选择计划 p′]
    C --> D[处理计划顶部 plan(i) = p′@plan(i)]
    D --> E[感知 I (新意图集) Inbox, I (扩展意图集)]
    E --> F[处理消息 I (扩展意图集)]
    F --> A

当从环境感知中生成事件(从 E 到 F)时,这些事件被视为具有空计划的意图。智能体有一个消息“收件箱”,消息会被放置其中。在上一个周期中收到的任何消息都会在另一个推理周期开始之前被处理,这也可能会扩展意图集。

2. 意图:事件、目标和行为栈

在 BDI

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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