【摘 要】
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基于模态逻辑描述Agent信念、愿望和意图的BDI模型主要采用符号逻辑进行推理,可计算性差,且不能处理模糊问题,如果直接使用模糊神经网络实现BDI模型有望能够解决上述问题,但
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基于模态逻辑描述Agent信念、愿望和意图的BDI模型主要采用符号逻辑进行推理,可计算性差,且不能处理模糊问题,如果直接使用模糊神经网络实现BDI模型有望能够解决上述问题,但是,模糊神经网络的隶属函数依然无法修改,在BDI这样高度非线性模型的学习中,也有一定的局限性。本文采用模糊小波神经网络实现了BDI模型,使得Agent的心智活动过程不用通过复杂的符号推理而是直接通过神经计算即可实现,克服了符号推理可计算性差及不易于处理模糊问题的不足,并且通过小波基隶属函数的动态调整增强了神经网络的学习效率和非线性处理能力。论文详细给出了模糊小波神经网络BDI模型的拓扑结构和学习算法,探讨了模型的初始化问题,并对其泛化能力进行了分析,最后将该模型应用在追逃问题中,进行了仿真实验,实验结果验证了该模型的可行性。
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