复杂适应系统理论下的Agent推理模型在专家系统中的应用

"陶倩、马刚和史忠植在2013年的《智能系统学报》上发表了一篇名为‘基于Agent的专家系统推理模型’的文章，探讨了如何利用复杂适应系统理论改进传统专家系统的结构和运行机制。他们引入Agent来模拟人脑神经元，以增强知识获取的适应性，并构建了一个基于Multi-Agent的复杂适应专家系统推理模型。通过体育赛事申办决策专家系统的原型验证，证明了这种模型可以有效提升知识获取的适应性，为研究更接近人脑智能的专家系统提供了新途径。" 在传统专家系统中，推理模型通常包括知识库和推理机两部分，但这种模型在面对动态变化的知识环境时，往往表现出较低的适应性。陶倩等人的研究从系统科学的角度出发，引入了复杂适应系统（Complex Adaptive System, CAS）理论。CAS理论强调系统的自组织、学习和适应能力，这与人脑的智能行为有诸多相似之处。 他们提出用Agent来模拟人脑神经元，每个Agent承载一部分知识，并能与其他Agent交互。这种方式使得知识不再孤立，而是能在系统内部动态地交互和更新，提高了知识获取和处理的灵活性。Multi-Agent系统允许各Agent之间进行复杂的相互作用，这对应于专家系统中的知识推理过程。通过这种方式，他们将知识获取机制、知识库和推理机整合到一个由多个Agent构成的复杂适应系统中。 在实际应用中，他们设计了一个体育赛事申办决策的专家系统原型，通过这个原型系统，验证了基于Agent的推理模型在知识获取和推理过程中的有效性。实验结果表明，这种模型能够更好地适应知识的变化和需求，提高了专家系统的决策质量和效率。 该研究对于理解和改进专家系统具有重要意义，不仅拓宽了专家系统的设计思路，也为未来开发更智能、更具适应性的决策支持系统提供了理论基础。通过借鉴人脑神经元的工作原理，研究者有望创造出更接近人类智能的计算模型，这对于人工智能领域，特别是专家系统的发展，具有深远的影响。