基于agent的bdi理论模型

《基于agent的bdi理论模型》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于agent的bdi理论模型（5页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、Agent-based model of BDI基于 Agent 的 BDI 理论模型分析摘 要主要分析了从意识立场出发的一种思维状态模型,即 BDI 模型。该 Agent 模型的基本思维属性主要由信念、愿望和意图构成，通过两种方法的分析，如何使 Agent 达到理性的推理和理性的决策目标。关键词Agent；BDI；理论模型Agent 理论与技术研究最早源于分布式人工智能(DAI),但从 80 年代末开始,Agent 理论技术研究从 DAI 领域中拓展开来,并与许多其他领域相互借鉴与融合 ,在许多不同与最初 DAI应用的领域得到了更广泛的应用。1.Agent 相关技术1.1 Agent 概念A

2、gent 应当包括:自主性、主动性、反应性、移动性和社会性等优良特点。由以上 Agent的特性可以给 Agent 一个简单的定义：Agent 是代表用户和其他程序，以主动服务的方式完成一组操作的机动计算实体。智能 Agent 不能在环境中单独存在，而要与多个智能 Agent 在同一环境中协同工作，协同的手段是相互通信，但每个智能 Agent 都是主动的、自治的工作。1.2 Agent 的分类Agent 的特征、控制结构、生存环境、实现语言以及应用领域等都可以作为分类依据。如根据 Agent 在 MAS 中所处的位置可以分为末端 Agent 和中间 Agent。末端 Agent 又可分为提供服务

3、的 Agent 和接受服务的 Agent。根据 Agent 所完成的主要功能又可以分为界面Agent、移动 Agent 和信息 Agent 等。另外按体系结构划分，可分为反应式 Agent、慎思式Agent 和复合式 Agent；按构架可分为系统 Agent 和工具 Agent；按智能程度分为被动Agent、主动监视反应 Agent、具有思考和规划行为的 BDI Agent、竞争 Agent、演化 Agent以及人格化 Agent。2.基于 Agent 的 BDI 模型BDI 模型的哲学基础是巴拉特曼（ M. E. Bratman）的理性平衡。1987 年，Bratman 从哲学上对行为意图的

4、研究对人工智能产生了广泛的影响。他认为只有保持信念、愿望和意图的理性平衡才能有效的解决问题。信念、愿望、意图与行为具有某种因果关系，如图 1 所示。 信念 愿望 意图 行为. . .图 1 信念、愿望、意图与行为的关系图一种理想的理性 Agent 可以定义为：对于每一种可能的感知序列，理想的理性 Agent，在感知序列提供的证据和 Agent 内部知识的基础上，应该做的所期望的动作使它的性能测度为最大。Agent 的 BDI 模型侧重于形式描述信念、愿望和意图，其本质上要解决的问题是如何确定 Agent 的目标以及如何实现这个目标。当前 Agent 使用的 BDI 模型一般都是在科恩（P. R

5、. Cohen）和莱韦斯克（H. J. Levesque）的正规模态逻辑的意图模型以及罗（ A. S. Rao）和乔治（M. P. Georgeff）的 BDI 计算树逻辑模型基础上发展起来的。 2.1 Cohen & Levesque 的 BDI 模型在 Bratman 的基础上, Cohen 和 Levesque 系统地研究了信念、目标、持续目标和意图的形式描述和演算问题。他们采用了基于线性时态逻辑的可能世界模型，表示了时间、事件、行为目标和意念等概念，形式地表达了这些概念之间的关系。根据 Bratman 的哲学分析，Cohen 和 Levesque 提出了一个意图的合理性必须满足的 7

6、条性质：（1）意图为 Agent 提出任务，Agent 必须确定怎样实现它；（2）意图为 Agent 采纳其它意图提供了“过滤” ，它们必须不发生冲突；（3）Agent 应跟踪意图的实现，如果失败，Agent 应试图重试；（4）Agent 相信它的意图是可实现的；（5）Agent 不相信它不愿实现它的意图；（6）在某些情况下，Agent 相信它将实现它的意图；（7）Agent 不必打算实现它的意图的所有副作用。2.1.1 可能世界语义模型Cohen&Levesque 的 BDI 模型用可能世界模型对 BDI 进行描述如下。语义模型是一个 8元组，M=( , P, E, Agt, T, B, G

7、, )，其中 表示一个集合； P 是人的集合；E 是基本事件类型的集合；Agt 是指定与事件相关的 Agent；T 是指定与事件相关的过程；B 是信念可达关系；G 是目标可达关系； 是谓词解释，即在某个可能的事件过程中的计算公式， “可能世界” 指事件过程中的一个点。2.1.2 信念和目标的形式定义和性质在确定了模型结构 M、事件序列 、整数 n 和变量指派 I 后，信念 B 和目标 G 可以形式化定义如下：M,n,I(B x )当且仅当对所有从 n 通过信念关系 B 可达的可能世界 都有 为真。M,n,I(G x )当且仅当对所有从 n 通过信念关系 G 可达的可能世界都有 为真。目标和信念

8、之间存在约束关系 GB，信念 B 具有如下性质：(1) (B x )(B x () (B x ) 表明信念对蕴含封闭；(2) (B x ) (B x (B x ) 表明信念是自反的；(3) (B x ) (B x (B x ) 表明信念是反自反的；(4) (B x ) (B x ) 表明信念是对称自反的；(5) If |= Then |= (B x )(6) Iff |= Then |= (B x )目标 G 具有如下性质： (1) |= (G x ) (G x ) 目标是一致的；(2) |= (G x )(G x ()(G x ) 目标对蕴含封闭；(3) If |= Then |= (G x

9、 )(4) |=(B x )(G x ) 信念目标一致性；2.1.3 持续目标Agent 的一个持续目标是指当前未实现，但相信将来最终会实现的目标。模型中的意图I 可用持续目标 PG 来定义。如果 Agent 有一个产生相信它正打算执行 a 的状态的持续目标，并且执行 a，则它有意图去执行动作 a。持续目标 PG 的定义为：(PG x )=def(G x (Later )( B x)(Before (B x )(B x ( )(G x(Later )即 x 以 为持续目标。只有满足如下两个条件时，x 才会舍弃这个目标 ：x 确信当前目标 已经实现完成；x 确信当前目标 永远不能完成。其中，La

10、ter 表示有时 ； Before 表示 在 成立之前。 其中，两个基本的时序算子，H 和 D 是以动态逻辑的形式，通过一些描述事件序列结构的算子来扩充的。H ，表示动作 接着发生；D ，表根据持续目标的定义，意图 I 可以定义为：(1) (I1 x )=def(PG x D x (B x (H x )?:)示动作 刚发生。最重要的两个构造部件是“：”和“?” ：: 表示行动的顺序连接，即 之后是 ? 为验证行为，表示“测试动作” (2) (I2 x ) ，其中 是谓词。意图 I1 的性质如下： |= (I1 x )B x (D x )D x ) (I1 x : )； |=(D x (I 1

11、x )(B x (H x )?:e( D x )(B x (D x ) (I1 x )；由性质(1)可知，Agent 不会采纳必然会阻碍已有意图实现的行为意图。性质(2) 给出Agent 原来有意图先执行 ，并且为此执行 e，认为 e 会带来 的完成。但在完成 e 后会发现 并没有完成。此时，若 Agent 不认为 永远不能实现，则它仍然有实现 的意图。 2.2 Rao & Georgeff 的 BDI 模型Rao 和 Georgeff 对 BDI 模型的描述同样基于正规模态逻辑的可能世界，但每个可能世界具有分枝时间结构。他们的形式化模型是基于扩展的计算树逻辑（CTL，Computationa

12、l Tree Logic） ，即把命题时态逻辑扩展为带模态词的信念、目标、意图的一阶逻辑。每个世界被建模为一颗时间树，有单一的过去和分枝的未来，世界中的一个时间称为一个状态，这些状态与时间出现相对应，分枝表示在每个时间可供 Agent 选择的情形，在他们的模型中主要有两类公式：状态公式和路径公式。有两个作用在路径公式上的路径算子 E（optional）和A（inevitable） ；作用在状态公式和路径公式上的标准时序算子（永远） 、（将会） 、（下一步） 、（直到） 。在每一个状态，Agent 的信念、目标和意图被建模为信念、目标和意图可达世界，又多个世界的原因是 Agent 缺乏对世界状态

13、的了解。他们还给出了目标和愿望的区别：愿望可以是不一致的，但目标必须是一致的；Agent 应该相信目标是可以达成的。2.2.1 语法首先描述计算树逻辑的一阶变量，然后引入模态算子扩展该逻辑到可能世界框架。(1) 状态公式 任何一阶公式都是状态公式； 如果 1 和 2 是状态公式，且 x 是个体或事件变量，那么 1， 12，x 1(x)是状态公式； 如果 e 是一个事件类型，那么 succeeds(e)、fails(e) 、does(e)、succeeded( e)、failed( e)和 done(e)是状态公式；succeeded(e)、failed(e )表示事件 e 刚刚发生的成功行为和

14、不成功行为； done(e)表示 e 刚刚发生的不管是成功还是不成功的行为；succeeds(e )、fails(e)、does( e)指事件 e 将要发生。 如果 是状态公式，那么 Bel()，Goal( )，Intend( )是状态公式； 如果 是路径公式，那么 optional()是状态公式。(2) 路径公式 任何状态公式也是路径公式； 如果 1 和 2 是路径公式，那么 1， 12， 1， 1， 1 2 是状态公式2.2.2 可能世界语义模型语义模型是一个 9 元组，M=(W,E,T,U,B,G,I,)，其中 T 是时间点上的集合；是 T 时间点上的一个二元关系；U 是论域； 是对任何

15、已知的世界和时间点从一阶实体到 U 中元素的一个映射。关系 B、G 和 I 将 Agent 当前的处境分别映射到它的信念可达世界、目标可达世界和意图可达世界。可能世界 W 的每一个世界 w，称为一个时间树，是元组 w=，其中，Tw T 是世界 w 中时间点的集合； Aw 与相同，是 Tw 中时间点的约束关系；Sw 是从临近的时间点到 E 中事件的一个映射，即 Sw: TwTwE，Sw 的值代表在这些时间点之间成功发生的所有事件，要求：若 S(ti,tj)=S(ti,tk)，那么 ti=tk；Fw 是失败事件。事件 w 中的一个全路径是时间点的一个无限序列 (t0,t1,t2,)，并有 iN，(ti,tj )Aw。用(w t0,w t 1,w t2,)表示一个特定全路径的世界。2.2.3 基本公理与语义条件一阶公式的语义满足如下条件：在信念目标意图之间具有以下语义公理及约束。基本公理如下: G()B() I()G() I(D( e) D(e) I()B(I() G()B(G() I()G(I() D(e) B(D(e) I()inevitable(