自己認識的マルチエージェント系としての構造的知識の形式化とその推論手法の比較

结构知识形式化为自我意识多智能体系统及其推理方法比较

• 批准号: 08780381
• 负责人: 外山 勝彦
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Chukyo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-08780381/
• 关键词: 非単調論理; 自己認識論理; マルチエージェント; 知識表現

本研究では,知識をモジュール化し,各モジュールを知的行為主体であるエージェントと見なし,エージェント間でメタ知識の通信が行われるようなマルチエージェント型知識システムの形式化に関する基礎的な研究を行った.そのために,マルチエージェント自己認識論理(MAEL)を形式化し,その諸性質を解明した.また,これに基づき,階層や時間順序を持つ構造的知識の表現と利用に関する手法を与えた.具体的には,MAELの意味論を明らかにし,健全かつ完全な定理集合の特徴付けを与えた.さらに,Jiangが示したマルチエージェント自己認識論理とMAELの間にある関係を明らかにした.また,MAELに基づく知識表現については,特に,階層的知識における属性継承,および時間的知識における状態継続や因果関係,さらに時間の流れに対して逆向きの推論といった非単調推論の形式化を明らかにした.これにより,従来の知識表現において問題点とされていた多重拡張問題や時間射影問題を避けることが可能であることを示した.一方,タブロ-法に基づくMAELの決定手続きに導出原理を導入する方法の完全性を示すとともに,手続きの一層の効率改善と任意の知識を表すメタ変数の導入を図った.また,MAEL論理式の通常の命題論理式に変換することにより,多エージェント系を1エージェント系に帰着させ,通常の導出原理によって推論を行う方法を明らかにした.さらに,推論アルゴリズムを計算機上へ実現するとともに,推論経過の視覚化を図った.これにより,これらの種々の推論手法の効率比較を容易に行える環境を構築することができた.本研究の成果から,マルチエージェント系として構造的知識を捉える手法は,知識表現手法として優れた形式性を有していると考えられる.

This study is a basic research on formalization of knowledge system, and the behavior subject of knowledge system. MAEL is formalized and its properties are explained. The basic knowledge of structure, hierarchy, time sequence, knowledge expression and utilization are related to the technique. Specific,MAEL's implication theory is clear, sound and complete theorem set's characteristics are paid and paid. The relationship between Jiang and MAEL is clear. MAEL is a basic knowledge representation, a special knowledge representation, a hierarchical knowledge representation, a temporal knowledge representation, a causal relationship representation, a temporal knowledge representation, and a temporal knowledge representation. The problem of time projection is avoided. A method of determining whether MAEL is effective or not is based on the principle of introducing a method of completeness, improving the efficiency of a method of operation, and introducing an arbitrary knowledge. MAEL logic expression and common propositional logic expression are transformed into a set of multiple logic systems, and the common derivation principle and inference method are clarified. In this case, the inference is made by the computer and the inference is made by the visualization. The efficiency of the inference method is relatively easy to implement and the environment is constructed. The results of this research are as follows: (1) the structural knowledge is captured by means of knowledge representation, and (2) the formal knowledge is represented by means of knowledge representation.

项目成果

外山勝彦: "多エージェント系自己認識論理に基づく状態継続と因果関係の表現" 人工知能学会誌. 12・3(予定). (1997)

Katsuhiko Toyama：“基于多主体自我识别逻辑的状态延续和因果关系的表示”人工智能学会杂志12/3（预定）。

河口信夫: "多エージェント系自己認識論理の視覚的環境-タブロ-法に基づく決定手続きの視覚化-" 1996年電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集. (1996)

Nobuo Kawaguchi：“多智能体自我识别逻辑的视觉环境 - 基于 Tablo 方法的决策程序可视化 -”1996 年 IEICE 学会会议记录（1996）。