多Agent系统中基于Rough集的推理

刘清

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多Agent系统中基于Rough集的推理

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定义了多Agent系统中的推理模型.建立了在该模型下的Rough集和基于Rough集方法的Rough 包含计算或称集合连接计算.在知识发现和数据挖掘中,集合之间往往不是给出它们的相等性,而是讨论它们之间的Rough包含或连接.因为在不同的Agent中集合之间关系的精确和一致解释往往是不容易获得的.一般说来,一条基于决策表上的规则,满足前提公式个体的集合包含于满足结论公式个体的集合常常是用一种支持值和信赖系数来说明Rough包含或连接的程度.在分布式环境中多Agent的情况下计算Rough包含或连接的程度常常要求提供一个多A gent之间互学习的界面,所以定义了一个多Agent系统下的推理模型或称近似空间,它就是被用作互学习和计算的界面,因此在界面上定义了一种合成运算和包含程度计算.从而可以实现在分布式环境下,由多Agent互相协作完成可定义集合的近似和集合之间的Rough包含或连接程度的计算.最后,通过实例说明了在分布式环境下,多Agent活动及其相互配合共同完成一项任务是可行的.

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来源
《计算机研究与发展》 |2000年第9期|1076-1081|共6页
作者
刘清;
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作者单位

南昌大学计算机科学系;

南昌;

330029;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
多Agent系统; Rough集; Rough包含运算; 推理模型;

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