智能代理建模:A-Prolog在决策机制中的应用
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更新于2024-08-09
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"本文主要探讨了使用A-Prolog对智能代理进行建模的研究,特别是在计算机游戏中的应用。文章中提出了一种新算法,该算法融合了推理、学习和模拟等基本理论,使得智能代理在‘连接四个’游戏中能做出可靠决策。算法的核心是通过答案集编程(A-Prolog)来实现逻辑规则系统,并结合基于学习的模拟机制。作者来自墨西哥的Benemérita Universidad Autónoma de Puebla和Faculty of Architecture, BUAP."
在这篇国际人工智能与应用期刊的文章中,研究人员探讨了如何利用A-Prolog这一答案集编程语言来构建智能代理。A-Prolog是一种将传统逻辑编程(Prolog)和Answer Set Programming(ASP)相结合的建模语言,它为解决复杂问题提供了强大的工具。
在人工智能领域,智能代理是模拟人类智能或自主行为的软件实体。在计算机游戏中,智能代理的性能直接影响游戏体验和挑战性。本文重点关注如何通过结合不同的理论方法,如推理(reasoning)、学习(learning)和模拟(simulation),来增强智能代理的行为。推理使得代理能够根据环境和规则进行思考,学习则允许代理通过经验改进其行为,而模拟则可以帮助代理预测可能的结果。
在“连接四个”这样的策略游戏中,智能代理的决策能力至关重要。通过将逻辑规则系统(由A-Prolog实现)与基于学习的模拟机制相结合,智能代理能够在游戏过程中形成一个无懈可击的决策机制。这不仅提高了代理的游戏表现,也展示了A-Prolog在智能体建模上的潜力。
A-Prolog作为一种逻辑编程范式,能够处理不完全信息和不确定性,非常适合构建复杂的逻辑结构。在这个算法中,逻辑规则系统可能包含了游戏规则、策略选择和状态评估等组件,而学习机制则可能采用了强化学习的方法,让代理通过不断试错来优化其策略。
这项研究展示了A-Prolog在智能代理建模中的有效性和实用性,尤其是在游戏场景下。通过这种融合多种理论的算法,未来有可能开发出更智能、更适应各种复杂环境的代理,进一步推动人工智能在游戏和其他领域的应用。
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2018-07-09 上传
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