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Knowledge Extension for Agent Learning in MAS

机译：MAS中代理学习的知识扩展

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Multi-agent system (MAS) requires coordination mechanisms to facilitate dynamic collaboration of the intelligent components, with the goal of meeting local and global objectives. This paper deals with the issue of using dynamic epistemic default logic to offer a natural way of communication policies for the management of inter-agent exchanges in MAS. We first explore the communication protocols in MAS that operate in dynamic and highly uncertain environments, and then we add the constrained default sets to realize the extension of dynamic epistemic logic theory and restrict the agent's inference behavior via constrained epistemic default reasoning. We also specify and reason the characteristic of the dynamic updating when agent meets incompatible knowledge in the logical framework that show the usefulness of logical tools carried out in the dynamic process of information acquisition.
机译：多主体系统（MAS）需要协调机制来促进智能组件的动态协作，以达到本地和全球目标。本文讨论了使用动态认知默认逻辑为MAS中的代理间交换管理提供一种自然的通信策略方法的问题。我们首先探索在动态和高度不确定环境中运行的MAS中的通信协议，然后添加约束默认集以实现动态认知逻辑理论的扩展，并通过约束默认违约推理来限制主体的推理行为。当代理在逻辑框架中遇到不兼容的知识时，我们还指定并说明了动态更新的特征，这些知识表明了在动态信息获取过程中执行的逻辑工具的有用性。

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