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文檔簡介
1、人工智能正處在蓬勃發(fā)展的時期,它與計算機的密切結(jié)合引發(fā)了人們對知識處理的研究,其中尤為重要的是知識的表示、推理及其系統(tǒng)的智能性。本文引入可拓學理論與Agent,以彌補現(xiàn)有的智能系統(tǒng)與決策系統(tǒng)的不足。 本文引入可拓理論和可拓工程方法,其目的在于根據(jù)可拓策略生成的研究成果和可拓學的理論成果,研究能在計算機上操作的生成策略系統(tǒng);同時引入了智能Agent,其目的是提高系統(tǒng)的智能性。 本文在分析可拓學的理論和知識表示的聯(lián)系的基礎(chǔ)上
2、,利用基元,建立知識模型,實現(xiàn)對信息、知識的形式化描述,并探討了該模型解決實際問題的方法;結(jié)合計算機技術(shù),在已建立的可拓模型中,建立相關(guān)的知識庫,處理與已有知識相關(guān)的問題。利用可拓學中的發(fā)散分析、拓展分析等相關(guān)原理,查找解決此問題的路徑。并且探討計算機系統(tǒng)中利用可拓推理、可拓變換,獲得知識,并生成解決給定問題的策略、對策略進行綜合評價的方法。同時,對Agent進行了設(shè)計,實現(xiàn)了動態(tài)的插入,提高了人機交互性;建立游客停車問題的可拓模型,結(jié)
3、合計算機技術(shù),敘述如何實現(xiàn)基于Agent的停車問題策略生成系統(tǒng),并給出運行結(jié)果: 1、利用可拓方法解決游客停車這一實際問題,改進過去計算機系統(tǒng)在這方面的不足。 2、利用可拓的基元模型去描述客觀世界中的事物和規(guī)律,可拓推理和可拓變換去建立生成策略的推理規(guī)則,把可拓集合和關(guān)聯(lián)函數(shù)作為策略生成和策略評價的定量化工具,為計算機更科學地輔助決策提供新的方法。 3、為了滿足復雜系統(tǒng)的動態(tài)需求,在系統(tǒng)中我們引入了Agent技術(shù)
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