10.16208/j.issn1000-7024.2016.06.032
面向Agent的信念修正的系统模型
提出一种面向 Agent个体的信念修正系统模型。采用资源有限性 Agent的定义及其相应的信念修正实现方法,保证系统的处理效率;利用 MongoDB分布式文档存储的特点和数据存储格式 BSON 在数据传输上的通用性,提高系统在存储方面的可扩展性和信念存储的完整性与操作效率。为更好地规范Agent之间通信数据的格式并增强Agent与Web应用数据传输上的兼容性,整合现有的 Agent 通信语言的语义和 JSON 在数据规范上的特点,提出一种 Agent 通信语言 JSON-ACL。实例验证与分析结果表明,该模型在处理较大信念集的情况时表现良好,为信念修正提供了一种可视化表现形式。
信念修正、信念集网络、Mongo DB、网络可视化、Agent
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TP311.1(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61371090、61272171
2016-07-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1593-1598