9、多智能体系统相关研究进展

多智能体系统相关研究进展

1. 3APL 编程语言目标库与动态逻辑编程

在多智能体系统（MAS）中，3APL 编程语言的目标库采用了动态逻辑编程，这种编程方式能够对不断变化的知识进行表示。其优势众多，具体如下：
|优势|说明|
| ---- | ---- |
|知识与目标库的演进|能够适应知识和目标的动态变化|
|强否定与失败否定的运用|增强了逻辑表达能力|
|目标与通信更具表现力|可以更精准地表达目标和进行通信|

不过，随着表达能力的提升，智能体推理周期的计算复杂度也相应增加。

2. 第二部分论文介绍

这部分包含四篇论文，它们从不同角度对智能体相关技术进行了研究。

2.1 “Comparing Apples with Oranges: Evaluating Twelve Paradigms of Agency”

作者 Linus Luotsinen 等人使用了 12 种不同的智能体概念，如基于规则的智能体、情感智能体和强化智能体等，来实现能在类似人工生命和游戏环境中行动的智能体。该论文对这些智能体概念进行了比较分析，并指出开发团队若采用特定的智能体概念来实现系统，可能会面临的问题。

2.2 “Augmenting BDI Agents with Deliberative Planning Techniques”

Andrzej Walczak 等人研究了基于状态的规划器在 BDI 智能体框架中的应用和耦合。在这个方案中，BDI 框架负责计划监控和重新规划，而基于状态的规划器负责计划生成。其分工流程如下：

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