增强推测计算精确性的多Agent资源协商算法

"推测计算中多Agent的资源协商 (2004年)，作者：王黎明、黄厚宽，来源：北京交通大学计算机与信息技术学院" 本文深入探讨了在推测计算中，如何通过多Agent系统进行资源协商以提高决策的准确性。推测计算是一种在信息不完全的情况下，基于假设推理进行提前决策的计算方法。它依赖于默认值来预测未来可能的问题，但默认值并非唯一的决策依据。在时间许可的情况下，主Agent可以通过与其他Agent协商，获取更多实际信息，以提升推测结果的精确度。 文章首先阐述了假设推理和推测计算的基本理论，这是理解整个协商过程的关键。假设推理是一种逻辑推理方式，它允许从观察到的事实出发，推导出可能的原因或解释。在推测计算中，这种推理方法被用来处理不确定性，通过建立假设来填补信息空白。 接着，作者提出了一个推测计算的扩展框架，这个框架旨在支持多Agent之间的协商过程。在这个框架下，定义了一种协商语言，使得Agent能够有效地表达其需求、资源和限制。协商语言的构建是提高协商效率和质量的重要环节，它使得Agent之间能够理解和响应对方的提议。 此外，文章还详细描述了一种协商算法，该算法用于指导Agent如何进行有效的信息交换和决策。将这种协商算法嵌入到推测计算中，使得Agent能够在协商过程中动态调整其策略，以优化资源分配和提高推测的精确度。 关键词涵盖了计算机应用、推测计算、假设推理、协商对话以及对话约束，表明了本文关注的核心领域和技术要点。通过这些理论和技术，文章为解决多Agent系统中的不确定性和信息不完整性问题提供了一种有潜力的方法。 中图分类号为TP181，文献标识码为A，表示这是一篇科学研究论文，主要涉及计算机科学与技术的特定领域，尤其是计算理论与实践。通过这样的研究，读者可以了解到如何在实际的计算环境中，运用多Agent系统的协商机制来改进推测计算的性能，对于分布式系统、人工智能和智能决策支持等领域具有重要的参考价值。