基于Agent的可拓策略生成系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、人工智能正處在蓬勃發(fā)展的時期，它與計算機(jī)的密切結(jié)合引發(fā)了人們對知識處理的研究，其中尤為重要的是知識的表示、推理及其系統(tǒng)的智能性。本文引入可拓學(xué)理論與Agent，以彌補現(xiàn)有的智能系統(tǒng)與決策系統(tǒng)的不足。 本文引入可拓理論和可拓工程方法，其目的在于根據(jù)可拓策略生成的研究成果和可拓學(xué)的理論成果，研究能在計算機(jī)上操作的生成策略系統(tǒng)；同時引入了智能Agent，其目的是提高系統(tǒng)的智能性。 本文在分析可拓學(xué)的理論和知識表示的聯(lián)系的基礎(chǔ)上

2、，利用基元，建立知識模型，實現(xiàn)對信息、知識的形式化描述，并探討了該模型解決實際問題的方法；結(jié)合計算機(jī)技術(shù)，在已建立的可拓模型中，建立相關(guān)的知識庫，處理與已有知識相關(guān)的問題。利用可拓學(xué)中的發(fā)散分析、拓展分析等相關(guān)原理，查找解決此問題的路徑。并且探討計算機(jī)系統(tǒng)中利用可拓推理、可拓變換，獲得知識，并生成解決給定問題的策略、對策略進(jìn)行綜合評價的方法。同時，對Agent進(jìn)行了設(shè)計，實現(xiàn)了動態(tài)的插入，提高了人機(jī)交互性；建立游客停車問題的可拓模型，結(jié)

3、合計算機(jī)技術(shù)，敘述如何實現(xiàn)基于Agent的停車問題策略生成系統(tǒng)，并給出運行結(jié)果： 1、利用可拓方法解決游客停車這一實際問題，改進(jìn)過去計算機(jī)系統(tǒng)在這方面的不足。 2、利用可拓的基元模型去描述客觀世界中的事物和規(guī)律，可拓推理和可拓變換去建立生成策略的推理規(guī)則，把可拓集合和關(guān)聯(lián)函數(shù)作為策略生成和策略評價的定量化工具，為計算機(jī)更科學(xué)地輔助決策提供新的方法。 3、為了滿足復(fù)雜系統(tǒng)的動態(tài)需求，在系統(tǒng)中我們引入了Agent技術(shù)