基于动态模糊逻辑的Agent推理模型及稳定性

提出了基于动态模糊逻辑的Agent推理模型的设计,分析了推理模型中各个模块的功能,为Agent推理找出一种新的解决方法;对影响模型稳定性的因素进行分析,并给出基于动态模糊逻辑的Agent推理模型稳定性的判定定理及其简单证明。

基于模糊认知图的Agent推理模型

针对传统专家系统知识表达不完整和推理过程复杂的问题,在传统模糊认知图的基础上,将系统知识映射到状态模糊集合中,并通过动态关系映射函数将传统的固定关系权值扩展为动态可变权值,根据面向对象的构造方法,提出一种基于改进模糊认知图的Agent推理模型.Agent的知识由内部组元的状态以及组元之间的关系权值进行描述,用简单数值运算代替了复杂的符号逻辑来实现Agent的智能推理和决策.该模型设计简单,易于实现,具有较好的适用性.