多エージェント系非単調論理に基づく知識表現と分散TMSによるその推論の効率化

基于多智能体非单调逻辑的知识表示和分布式TMS高效推理

基本信息

批准号：
05780306
负责人：
外山勝彦
金额：
$ 0.58万
依托单位：
Chukyo University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1993
资助国家：
日本
起止时间：
1993 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、知識をモジュール化し、各モジュールを知的行為主体であるエージェントと見なし、エージェント間でメタ知識の通信が行われるような多エージェント型知識システムの形式化に関する基礎的な研究を行った。そのために、多エージェント系自己認識論理(MAEL)を形式化し、その諸性質を解明した。また、これに基づき、階層や時間順序を持つ構造的知識の表現と利用に関する手法を与えた。まず.論理体系としてのMAELについては、その意味論を明らかにし、健全かつ完全な定理集合は論理式集合に対する演算の不動点として特徴付られることを示した。また、MAELに基づく知識表現については、特に、階層的知識における属性継承,および時間的知識における状態継続や因果関係,さらに時間の流れに対して逆向きの推論といった非単調推論が含まれる概念の表現を明らかにした。これにより、従来の知識表現において問題点とされていた多重拡張問題や時間射影問題を避けることが可能であることを示した。一方、タブロ-法に基づくMAELの決定手続きに導出原理を導入することにより、新しい決定手続きを開発し、その完全性を示すとともに、手続きの一層の効率改善と任意の知識を表すメタ変数の導入を図った。さらに、Prologのメタプログラミング手法を用いて計算機上への実現を行い、導出原理を用いた場合はタブロ-法を用いた場合に対して、大幅に早く処理できることを示した。さらに、TMSを用いた推論を利用するための基礎的な調査を行い、その問題点を明らかにした。本研究の成果から、多エージェント系として構造的知識を捉える手法は、知識表現手法として優れた形式性を有していると考えられる.

在本研究中，我们对多智能体知识系统的形式化进行了基础研究，其中知识被模块化，每个模块被视为一个智能体，并且元知识在智能体之间进行交流。为此，我们形式化了多智能体自我意识逻辑（MAEL）并阐明了其属性。在此基础上，我们还提供了一种具有层次结构和时间顺序的结构知识的表示和使用方法。首先，我们阐明了 MAEL 作为逻辑系统的语义，并表明一套健全且完整的定理的特征是对一组逻辑公式进行运算的不动点。此外，关于基于MAEL的知识表示，我们特别感兴趣的概念包括层次知识中的属性继承、时间知识中的状态延续和因果关系，以及非单调推理（例如关于时间流的反向推理）。澄清了表达。这表明可以避免传统知识表示中的多重扩展问题和时间投影问题。另一方面，通过将推导原理引入基于Tablo方法的MAEL决策程序，我们开发了一种新的决策程序，证明了其完整性，进一步提高了程序的效率，并引入了代表任意知识的元变量。到此外，我们使用Prolog的元编程方法在计算机上实现了它，并表明使用推导原理的处理比使用Tablo方法快得多。此外，我们还利用TMS进行了推理的基础调查，并澄清了问题。基于本研究的结果，我们认为作为多智能体系统捕获结构知识的方法作为知识表示方法具有良好的形式性。