基于Rough集的合作多Agent信念修正
本文提出一种基于Rough集的合作多Agent信念修正,定义Agent的知识结构为局部信念域和公共信念域.当Agent的信念在公共命题上冲突时,使用Rough集来判断矛盾信念的确定度.将确定度达到某一程度的信念作为公共信念.然后将所有Agent的私有信念域和公有信念域协调.这样就能使Agent不仅能够保证自身信念的一致,也能保证公共信念上的一致.而且能够利用Rough集理论中约简的概念将信念简化,有效地减小信息量.
模糊数学 粗糙集理论 人工智能 计算机数学
杨佩 高阳 陈兆乾 商琳
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室(南京)
国内会议
舟山
中文
257-259
2004-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）