基于线性时序逻辑的智能体不确定行为规划

随着人们对智能体需求的提高,智能体的活动不再局限于简单环境与单一任务,面向复杂的应用场景,智能体需要具备自主完成决策与执行的能力.本文研究了面向线性时序逻辑描述下的复杂任务智能体的不确定行为规划问题,同时考虑任务成功率与任务执行成本,这里不确定性因素包括智能体行为与环境属性,任务描述由软、硬约束两部分表达.文中应用形式化方法中模型检测的思想确定智能体行为选择策略,其中应用马尔可夫决策过程构建智能体个体与集群模型,应用双层自动机模型构建任务模型,设计智能体-任务网络模型表征约束条件并通过一耦合线性规划完成策略求解,并通过数值仿真测试对上述方法进行了验证.结果表明含软、硬约束的复杂任务约束可被满足,求解所得最优策略使智能体按约束强度完成任务,且可通过调节惩罚因子控制网络模型的松弛程度调整生成的控制策略.