多智能体模态逻辑系统K_n中的知识遗忘

如何让智能体像人一样具备遗忘的能力,目前仍然是人工智能所面临的最大挑战之一。遗忘在基于符号逻辑的知识表示与推理领域和基于统计的机器学习领域都有研究。特别在知识表示与推理领域,遗忘扮演着非常重要的角色。在命题逻辑、一阶谓词逻辑、模态逻辑、描述逻辑、回答集逻辑程序设计,以及情景演算等逻辑语言中都有大量的研究。模态逻辑适用于智能体的知识表示与推理。在模态逻辑中,知识遗忘首先在单智能体场景中被提出。随着多智能体系统研究的发展,多智能体模态逻辑中知识遗忘的研究也开始被关注。到目前为止,多智能体模态逻辑系统中的知识遗忘还无法有效计算。本文在多智能体模态逻辑系统K_n中对知识遗忘进一步展开研究。采用知识编译的思想,提出一种新的多智能体模态逻辑范式K_n-DNF。基于K_n-DNF,我们给出K_n中计算知识遗忘的有效算法,其时间复杂度是K_n-DNF公式长度的多项式时间。