7、知识获取与建模：探索多智能体系统的核心

知识获取与建模：探索多智能体系统的核心

1. 引言

在多智能体系统（MAS）的研究和开发中，知识获取与建模是至关重要的环节。这些系统由多个自主代理组成，它们通过合作、协调和交流来完成复杂的任务。为了有效地开发和优化MAS，我们需要深入理解知识获取和建模的关键理论和技术。本文将详细介绍知识获取与建模的历史里程碑、具体项目和技术，以及这些理论和技术在MAS中的应用和发展。

2. 知识获取与建模的历史里程碑

2.1 Newell的知识层次假设

Newell的知识层次假设认为，知识可以分为不同的层次，每一层都有其独特的特点和作用。具体来说，知识可以分为以下几类：

• 符号层 ：表示知识的基本单位，如事实、规则等。
• 算法层 ：表示知识的处理方式，如搜索、推理等。
• 实现层 ：表示知识的具体实现，如编程语言、硬件等。

2.2 Clancey引入的推理结构

Clancey引入了推理结构的概念，认为推理是知识处理的核心。推理结构可以帮助我们理解代理如何根据已有的知识做出决策。具体来说，推理结构包括以下几个方面：

• 推理规则 ：规定了代理如何根据输入信息进行推理。
• 推理引擎 ：负责执行推理规则，生成输出结果。
• 推理策略 ：指导代理在不同