多智慧型體動作推理及高級控制的理論與技術研究

《多智慧型體動作推理及高級控制的理論與技術研究》是依託中山大學，由劉詠梅擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：多智慧型體動作推理及高級控制的理論與技術研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：劉詠梅
• 依託單位：中山大學

中文摘要

關於動作和變化的推理是人工智慧中的一個重要研究領域，是實現智慧型體高級控制的理論基礎。智慧型體高級控制的兩種主要方法是規劃和高級程式執行。但目前這一領域的研究主要針對的是單智慧型體情形。然而，在現實世界中，常常有多個智慧型體以複雜的方式相互作用：智慧型體的動作對其他智慧型體可能是部分可觀察的，智慧型體需要對其他智慧型體的知識和信念進行推理，且不同智慧型體之間可能存在競爭關係。因而多智慧型體系統對關於動作的推理和智慧型體高級控制帶來了極大的挑戰。本項目擬以情景演算為基礎，結合認知邏輯，博弈論和計算邏輯中的最新進展，發展多智慧型體動作推理和高級控制的理論和技術，包括：多智慧型體知識和信念及其變化的表示和推理，策略能力和策略的表示和推理，認知規劃和高級認知程式執行，及智慧型體程式的自動驗證，並將以上理論和技術套用於通用遊戲博弈(GGP)中。

結題摘要

本項目研究多智慧型體動作推理和高級控制的理論和技術。主要取得了以下成果：1. 研究了多智慧型體模態邏輯中的遺忘，證明除了K4n和S4n，其他主要的多智慧型體模態系統在遺忘下都是封閉的。2. 基於情景演算提出了完全信息和不完全信息下的結構化策略和策略能力的表示和推理的一般框架。基於ATL和LDL，提出了在策略約束下關於聯合能力表示和推理的一種模態邏輯，並證明了針對無記憶策略的該邏輯的模型檢測問題的複雜性為PSPACE。3.提出了自動驗證Golog程式部分正確性及通過數學歸納法自動驗證動態系統活性性質的可靠但不完備的方法。4. 提出了基於高階信念變化的多智慧型體認知規劃框架，並將其擴展到公共知識。5. 提出了一種從所有小實例的解中學習的通用規劃求解方法。提出了通用策略的有窮自動機（FSA）表示方法，並提出了基於反例驅動的不變式的局部搜尋的一種FSA策略的自動驗證方法。基於此驗證方法，提出了通用策略的一種自動生成方法。6. 研究了通過遺忘來實現動作理論的抽象。我們證明了：給定一個低級動作理論和一個從高級符號到低級表示的細化映射，可以使用遺忘來構造一個高級動作理論，構成低級動作理論的抽象。本項目已在Artificial Intelligence期刊發表論文1篇，在國際人工智慧聯合會議IJCAI發表論文5篇，在國際人工智慧會議AAAI發表論文1篇，在歐洲人工智慧會議ECAI發表論文2篇。