基于BDI的管制員Agent建模技術(shù).pdf

1、人工智能自20世紀(jì)50年代誕生起就受到廣泛關(guān)注，到目前為止國內(nèi)外許多著名高校均成立了專門研究人工智能學(xué)科的研究機構(gòu)。多門學(xué)科的技術(shù)在人工智能有所應(yīng)用，因此，對人工智能的研究具有一定的挑戰(zhàn)性。伴隨著計算機技術(shù)的發(fā)展和全球信息化大潮的推動，人工智能的研究課題和應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴展。
　　Agent（智能體）作為人工智能理論的一種相對較新的軟件模式，將人工智能理論引入到分布式系統(tǒng)的主流領(lǐng)域。國內(nèi)已經(jīng)有人運用Agent技術(shù)構(gòu)建了空中交通運

2、行仿真系統(tǒng)，但側(cè)重于構(gòu)建Agent之間的通信協(xié)作關(guān)系，并沒有從邏輯層面對Agent進(jìn)行深入建模。
　　針對空中交通仿真系統(tǒng)中的管制員Agent建模問題，本文分析了管制操作行為特點，采用最流行的Agent模型——BDI模型，建立了基于決策樹模型的管制規(guī)則知識庫，設(shè)計了慎思型管制員Agent?；贘adex平臺，構(gòu)建了管制員Agent模型，將由JADE平臺建立的航空器Agent和模擬空管自動化系統(tǒng)Agent與Jadex平臺建立的管制員

3、Agent進(jìn)行通信與協(xié)調(diào)，通過仿真系統(tǒng)構(gòu)建仿真場景并驗證管制員Agent的BDI推理過程，實現(xiàn)了對管制員的日常指揮行為的模擬。同時，考慮到在某些情況下，Agent的先驗知識并不完善，需要學(xué)習(xí)功能對其進(jìn)行補充，因此，本文提出了管制員Agent的學(xué)習(xí)行為，并運用Q學(xué)習(xí)算法對其進(jìn)行編程實現(xiàn)并對學(xué)習(xí)效果進(jìn)行分析。實驗結(jié)果表明，本文所構(gòu)建的管制員Agent模型可以順利進(jìn)行BDI推理過程和學(xué)習(xí)行為并對飛行沖突進(jìn)行探測與解脫，證明了本文構(gòu)建的BDI模