4、多智能体系统中的团队协作与认知逻辑分析

多智能体团队协作与认知逻辑分析

多智能体系统中的团队协作与认知逻辑分析

1. 多智能体系统中的信念逻辑

在多智能体系统里,团队协作的逻辑建模需要不同类型的群体信念。这里有两种重要的群体信念概念:一般信念和共同信念。

  • 一般信念(General Belief) :公式 $E - BEL_G(\phi)$ 代表“群体 $G$ 中的每个智能体都相信 $\phi$”。其语义定义为:$M, s \models E - BEL_G(\phi)$ 当且仅当对于所有 $i \in G$,$M, s \models BEL(i, \phi)$。对应的公理是 $E - BEL_G(\phi) \leftrightarrow \bigwedge_{i \in G} BEL(i, \phi)$。
  • 共同信念(Common Belief) :$C - BEL_G(\phi)$ 意味着群体 $G$ 中的每个人都相信 $\phi$,并且每个人都相信其他人也相信 $\phi$,以此类推。设 $E - BEL^1_G(\phi)$ 是 $E - BEL_G(\phi)$ 的缩写,$E - BEL^{k + 1}_G(\phi)$($k \geq 1$)是 $E - BEL_G(E - BEL^k_G(\phi))$ 的缩写。那么 $M, s \models C - BEL_G(\phi)$ 当且仅当对于所有 $k \geq 1$,$M, s \models E - BEL^k_G(\phi)$。

下面通过一个例子来说明:
对于群体 $G = {1, 2, 3}$,在某个模型中,$M, s_1 \models E

【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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