基于Agent的BDI理论模型

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1、Agent-basedmodelofBDI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。

2、1.Agent相关技术1.1Agent概念Agent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。1.2Agent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MA

3、S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BDIAgent、竞争Agent、演化Agent以及人格化Agent。2.基于Agent的BDI模型BDI

4、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。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

5、，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.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。2.1Cohen&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

6、、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

7、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=(Q,P,E,Agt,T,B,G,F)，其中Q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；F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s、整数n和变量指

8、派I后，信念B和目标G可以形式化定义如下：M,s,n,I(Bxa)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s为真。M,s,n,I(Gxa)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s为真。目标和信念之间存在约束关系GÍB，信念B具有如下性质：(1)(Bxa)∩(Bx(aÉb))É(Bxb)表明信念对蕴含封闭；(2)(Bxa)É(Bx((Bxa))表明信念是自反的；(3)Ø(Bxa)