基于BDI Agent的CGF主體行為建模理論與技術(shù)研究.pdf

1、建立CGF的行為模型不同于原有的物理建模,要面對大量不確定且難以形式化的因素,涉及行為的推理、決策和知識學習等方面的內(nèi)容,實現(xiàn)難度很大.目前CGF的行為模型集中在簡單的反應式行為層次上,高級智能行為涉及不多,且多采用專家系統(tǒng)形式實現(xiàn).同時CGF的行為不是由CGF自身控制,系統(tǒng)耦合緊.基于以上的背景,本文結(jié)合一個具體的應用項目運用BDI agent技術(shù)從個體的層面上深入研究CGF主體的行為建模理論及技術(shù).論文的主要工作包括:1.對計算機生

2、成兵力和行為建模技術(shù)的基礎(chǔ)理論進行了綜述.2.從總體上描述了CGF主體的行為產(chǎn)生機制和行為表示方法.通過信念、愿望和意圖及其相互關(guān)系來分析說明CGF主體的內(nèi)在行為的產(chǎn)生過程,形式化地闡述CGF主體的外在行為輸出的內(nèi)在機理;提出一種表示外在行為的輸出框架,并定義一組基于行為輸出框架的行為運算,以此將一個意圖分解為一系列元行為.3.建立了CGF主體感知行為的描述性模型和可計算模型.這樣既描述了感知行為的產(chǎn)生過程,同時保證建立在描述性模型之上

3、的可計算模型能應用于自治的仿真環(huán)境中.4.建立了CGF主體的決策行為模型,著重分析了決策的風險特性和時間特性.分析了加入感知行為后,對決策行為復雜性的影響;提出了一種不確定型決策方法用于處理不完全感知信息對決策行為的影響.5.在CGF主體的行為模型加入學習行為,分析了CGF主體學習行為框架,和在該框架下實現(xiàn)學習的兩種方式:離線學習和在線學習.建立了各自的學習模型,并進行了形式化描述,給出了各自的學習算法.6.從個體的角度研究影響CGF主