基于流演算的多Agent请求/服务协作模型的研究

为了刻画多Agent环境中的交互特性,基于流演算理论和GoFlux语言,吸收了ConGolog语义,提出了CFlux语言。CFlux语言能有效地处理MAS中的For循环、并发、优先级并发、中断等操作,从而可以实现多Agent程序的并发交互执行。在此基础上,基于CFlux和一组通信动作提出一个请求/服务协作模型。最后,通过一个智能日程安排实例表明了上述理论。

一种基于流演算的动态规划程序设计语言

提出了一种基于流演算的动态规划程序设计语言DPPLFC(dynamic planningprogramminglanguage basedon fluent calculus)。通过定义动作表达式来描述顺序、并发、非确定选择等复杂动作,解决了FLUX不方便用户编程的问题。DPPLFC的动态规划算子是当在线执行的状态与前一次离线执行相对应的状态不同时才进行再次离线执行,改进了基于情景演算的动态规划算子。采用了一种新颖的离/在线执行方式,能够及时处理外部动作;并给出了DPPLFC语言的组成,程序语义及其实现。最后,通过电梯实例验证了DPPLFC语言的可行性和高效性。

基于流演算和FLUX的办公室机器人控制

流演算是在经典情景演算的基础上发展起来的一种动作形式化描述理论,为人工智能领域的动作推理提供了强大的表示工具,在此基础上发展起来的逻辑程序设计语言FLUX,利用约束逻辑程序设计方法,具体地实现了动作推理。主要介绍流演算以及FLUX的基本知识,在此基础上对办公室机器人控制的实例进行了研究,并且利用FLUX语言实现了该实例,实验结果表明,流演算及其实现语言可以用来对机器人进行有效控制,具有良好的计算性能。

一种最优规划程序设计语言OPPLFC

提出了一种基于流演算的最优规划程序设计语言OPPLFC(optimal planning programming language basedon fluent calculus)。通过定义动作表达式来描述顺序、并发、非确定选择等复杂动作,利用最优规划算子实现最优规划。OPPLFC的最优规划算子是通过引入强化学习报酬函数的多次离线执行。当与前一次离线执行所得的报酬相比较,值小则所得的动作序列为当前最优规划。给出了OPPLFC语言的组成、程序语义及其实现。最后,通过实例验证了OPPLFC语言的可行性。