65、认知代理逻辑:理论与实践

认知代理逻辑:理论与实践

1. 多智能体系统中的知识概念

在多智能体系统中,将多个概念整合到一个框架中会带来有趣且具有挑战性的问题。即使仅关注一个概念,认真考虑多智能体的特性也会产生许多有意义的结果。例如,在S5m逻辑中,会出现以下有趣的群体知识概念:
- :“每个人都知道ϕ”,即K1ϕ∧···∧Kmϕ。
- :“ϕ是分布式知识”,意味着如果将所有智能体的知识汇总,ϕ可以从中推导出来,例如(Ki(ϕ1 → ϕ2)∧Kjϕ1) →Dϕ2。
- :“ϕ是公共知识”,其公理化形式类似于无限合取Eϕ∧EEϕ∧EEEϕ∧…。

在动态认知逻辑(DEL)中,会产生关于哪些公式是成功公式的问题,即对于哪些公式[ϕ]Cϕ(在ϕ被宣布后,它成为公共知识)是有效的。在行动的背景下,认真考虑多智能体方面也会引发不同的问题,例如当所有智能体都采取某些行动时,当前状态会发生什么,以及如何“计算”这些并发选择的结果。

2. 认知状态的表示

在理解日常世界中智能体的行为时,我们经常使用民间心理学。许多哲学家和认知科学家认为,我们对心理状态的日常或“民间”理解构成了一种心智理论,即“民间心理学”。哲学家丹尼特创造了“意向系统”这个术语,用来指代那些最好用民间心理学概念(如信念、欲望等)来理解的实体。意向立场本质上是一种抽象工具。

如果我们接受意向立场对于刻画理性智能体属性的有用性,那么开发此类智能体形式理论的下一步就是确定智能体状态的组成部分。可以用来刻画智能体的可能心理状态有很多,我们可以将这些态度分为几个重

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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