Computational Logic in Multi-Agent Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Satoh, Ken 编

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:

价格:$ 84.69

装帧:

isbn号码:9783540888321

丛书系列:

图书标签:

• Computational Logic
• Multi-Agent Systems
• Artificial Intelligence
• Logic Programming
• Agent-Based Modeling
• Distributed Artificial Intelligence
• Knowledge Representation
• Reasoning
• Game Theory
• Automated Reasoning

复杂系统中的认知建模与智能体行为规范 图书简介 本书深入探讨了在日益复杂的分布式计算和人机交互环境中，如何构建出既能有效感知环境又能进行合理决策的智能体系统。我们聚焦于超越传统单智能体逻辑框架的界限，转向多智能体系统（MAS）中认知建模的挑战与机遇。全书的核心论点在于：理解和驾驭大规模、异构智能体集群的行为，需要一套精细化的、能够处理不确定性和动态变化的逻辑基础。 第一部分：多智能体系统的基础理论与挑战 第一章：分布式认知与信息不对称 本章首先界定了多智能体系统中的“认知”范畴，区别于个体智能体的知识表示。我们分析了在信息不完全、通讯延迟或完全中断的情况下，智能体如何形成对环境的共享理解或局部信念。重点讨论了基于信念-欲望-意图（BDI）模型的扩展，特别是如何在分布式环境中处理信念的动态更新和冲突解决。我们引入了概率逻辑框架来量化不确定性，并探讨了在资源受限的智能体中，如何进行高效的信念维护和推理，避免“认知爆炸”。讨论还包括了情境感知（Context-Awareness）的必要性，即智能体如何利用环境的上下文信息来修正其内部逻辑模型，以适应快速变化的任务需求。 第二章：交互逻辑与沟通协议的设计 智能体间的交互是MAS运作的基石。本章详细考察了用于规范智能体间通信和协调的逻辑工具。我们从经典的模态逻辑（如知识逻辑$ ext{S5}$）出发，探讨其在描述智能体的公共知识、共同知识方面的局限性。随后，我们引入了交互协议逻辑，用于形式化地描述协商、承诺、拒绝等高级交互行为。重点分析了基于承诺的通信（Commitment-based Communication）的结构，并提出了新的形式化工具来验证协议的活性（Liveness）和安全性（Safety）。此外，还探讨了非单调推理在处理协议违约和悔约情况下的应用，这是传统经典逻辑难以有效建模的部分。 第三部分：协调、合作与冲突解决的逻辑基础 第三章：集体决策与共识机制的形式化 在群体智能中，达成一致的决策是实现复杂目标的前提。本章深入研究了用于建模和实现共识的逻辑工具。我们分析了阿格里帕-帕里特模型在投票和偏好聚合中的应用，并提出了基于偏好逻辑的框架来处理智能体间异构的价值体系。本章的核心在于可论证性（Justifiability）：智能体的决策不仅要合理，还需要能够向其他智能体解释其背后的逻辑依据。我们引入了可解释性推理模型，允许系统追踪决策链条，从而增强了系统的透明度和可信度。 第四章：社会规范、伦理与智能体约束 随着智能体进入更广泛的社会和物理空间，遵守预设的社会规范和伦理约束变得至关重要。本章从逻辑层面构建了规范逻辑（Deontic Logic）的扩展版本，用以区分授权（Permitted）、义务（Obligatory）和禁止（Forbidden）的行为。我们区分了硬约束（必须遵守的法律或安全规则）和软约束（社会期望或最佳实践），并提出了一个分层约束满足系统。此系统允许智能体在面临冲突约束时，根据其预设的伦理优先级进行动态的权衡和最优选择。书中还详细讨论了责任追溯机制的形式化建模，确保在系统失败时能够准确识别导致违规行为的智能体序列。 第四部分：学习、演化与复杂系统的适应性 第五章：基于逻辑的智能体学习 传统的机器学习方法通常缺乏透明的推理过程，而本章则致力于融合逻辑推理与归纳学习。我们探讨了归纳逻辑编程（ILP）在从观察中学习智能体行为规则方面的潜力。重点关注强化学习框架下的逻辑指导策略搜索，其中逻辑规则作为先验知识，指导智能体更有效地探索状态空间。此外，我们提出了反事实推理在评估潜在策略有效性中的作用，使智能体不仅能根据当前环境做出决策，还能预见“如果做了另一选择，结果会如何”的问题。 第六章：系统层面的涌现行为与稳健性分析 在宏观层面，智能体间的局部交互可能导致不可预测的涌现行为。本章利用时序逻辑（Temporal Logic）和因果分析来描述和验证这些宏观特性。我们构建了用于分析系统稳健性的形式化工具，特别是针对恶意或故障智能体的渗透。我们引入了博弈论逻辑的变体，来分析在非合作或对抗性环境下，智能体的纳什均衡点是否能导向整体最优目标。分析的核心在于如何设计具有内在稳定性的交互机制，即使面对部分组件的失效，整个系统仍能保持关键功能的持续运行。 结论：面向未来复杂智能体的逻辑设计范式 本书最后总结了当前挑战，并展望了未来的研究方向，包括如何将认知逻辑与物理系统的实时控制相结合，以及如何构建支持人与智能体协作的可信赖智能体系统的逻辑框架。 目标读者： 本书适合高级研究生、研究人员以及在人工智能、分布式系统、计算社会科学和形式化方法领域工作的专业人士。阅读本书需要对经典逻辑、概率论以及基础的算法和数据结构有扎实的理解。

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