3、多智能体系统中的团队协作与信念研究

多智能体系统中的团队协作与信念研究

1. 多智能体系统中的规划与团队协作基础

在多智能体系统中,认真对待重新配置时,智能体应具备规划能力。下一代软件智能体需能够从第一性原理进行规划,可采用如持续分布式规划等当代规划技术。规划能力在处理现实生活中的复杂情况,如生态灾难后的疏散时至关重要。通常,核心程序是预先定义的,用于常规处理许多类似情况,但环境可能会以不可预测的方式变化,这就需要在这些预定义程序的基础上进行时间紧迫的规划。

团队协作理论的构建从个体意图开始,逐步通过社会(双边)承诺,最终形成集体动机态度。这些概念在实际推理中起着至关重要的作用,并且在多模态逻辑中得到了形式化,语义清晰明确,能够表达团队协作的许多微妙方面。

2. 动态逻辑与时态逻辑的选择

在形式化建模动态逻辑时,有动态逻辑和时态逻辑两种选择。动态逻辑中,动作(或程序)是一等公民;而在时态逻辑中,时间流是基本概念。两种方法各有优缺点,且最近开始被结合使用,其相互关系也得到了广泛研究。

基于清晰度和表述连贯性的考虑,选择动态逻辑来表示智能体、动作和计划。不过,智能体的承诺策略在时态框架中比在动态框架中更自然地形式化。

3. 从现实世界数据到团队协作

形式化的多智能体系统方法致力于为软件智能体配备推理和行动的功能。大多数现有方法的起点是信念层,在BDI系统中还扩展了目标和意图。这些态度通常以符号、定性的方式表示,但实际上,智能体的态度源于现实世界的数据,这些数据本质上是定量的。因此,存在一个元级的二元性:传感器提供定量特征,而元级的推理任务需要使用符号表示和推理机制。

研究结构如下:
|层级|描述|

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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