【摘 要】
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该文就MAS的语义模型等进行了研究.主要工作包括:(1)提出了一个多Agent信念逻辑MBL,定义了MBL的Aumann语义,证明了MBL的Kripke语义与Aumann语义等价.提出了一个多Agent概率信
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该文就MAS的语义模型等进行了研究.主要工作包括:(1)提出了一个多Agent信念逻辑MBL,定义了MBL的Aumann语义,证明了MBL的Kripke语义与Aumann语义等价.提出了一个多Agent概率信念逻辑MPBL,并给出了MPBL的概率Aumann语义,证明了MPBL的概率Aumann语义是可靠的.(2)给出了概率模态语义,并说明该语义是Kripke语义在概率意义下的推广.(3)提出了一个CCS的变形系统,证明了系统的弱互模拟是同余关系.提出了一个π-演算的变形系统,证明了系统的互模拟是同余关系.提出了一个传递知识的进程演算系统.(4)给出了多AgentMarkov对策环境下的一个强化学习算法,研究了算法的收敛性,并进行了实验分析.(5)给出了两种非单调推理系统的辩论框架和非单调后承的语义定义,研究了辩论框架的表示性质,并说明了可应用辩论框架研究MAS协商.
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