+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Модели, методы и программное обеспечение для поддержки принятия решения в системах контроля доступа и обеспечения безопасности на основе агентно-ориентированного подхода и многозначных логик

  • Автор:

    Борисов, Алексей Вадимович

  • Шифр специальности:

    05.13.11

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2006

  • Место защиты:

    Москва

  • Количество страниц:

    236 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы

Список основных сокращений
СОКРАЩЕНИЕ ЗНАЧЕНИЕ
АРМ Автоматизированное рабочее место
БД База данных
БЗ База знаний
ДцИИ Децентрализованный искусственный интеллект
ИИ Искусственный интеллект
ис Интеллектуальная система
ЛГА Локальная группа агентов
MAC Многоагентная система
one Охранно-пожарная сигнализация
ПО Программное обеспечение
ПК Программный комплекс
РИИ Распределенный искусственный интеллект
скд Система контроля доступа
СКД и ОБ Система контроля доступа и обеспечения безопасности

Список основных сокращений
1. Интегрированные системы контроля доступа и обеспечения безопасности и их моделирование на основе агентно-ориентированного подхода
1.1. Структура, функции и задачи системы обеспечения безопасности функционирования организаций
1.2. Классическая «клиент-серверная» архитектура СКД и ОБ
1.3. Децентрализованная архитектура СКД и ОБ
1.4. Многоагентный подход к построению СКД и ОБ. Постановка задачи разрешения конфликтов в МАС
1.5. Архитектура классического агента
1.6. Общие принципы и методология построения мнш оагентных систем
161 Многоагентный подход системы распределенного и децентрализованного ИИ
16 2 Методочогия ваш
1.7. Использование неклассических многозначных логик для представления мнений и
разрешения конфликтов в МАС
Выводы по 1лаве
2.Анализ мноюзначных логик и их приложений к описанию мнений и оценок агентов, процессов диалога, аргументации и конфликтных ситуаций в МАС
2.1. Типы высказываний, используемых в теории агентов
2.2.0 логическом подходе в теории агентов
2.3. Многозначные логики и их описание с помощью логических матриц
2.4. Основные трехзначные логики и их применения в описании НЕ-факторов
2 41 Логика Лукасевича Ц
2 42 Логика Рейтинга И;
2 4 3 Логика Бочвара В3
2 4 4 Логики Клини К}
2.5. Четырехзначные Л01 ики и их применения в описании НЕ-факторов
2 5 1 Логика аргументации Финна С4
2 5 2 Логика Белнапа В4 65 2 6 Связь модальности и многозначности. Модальная трехзначная логика Лукасевича
2.7. Модализация истинностных значений
Выводы по главе
3. Формирование интегральной модели мнений агента и построение логикоалгебраических моделей представления мнений на основе теории решеток и многозначных
логик
3.1. Моделирование интенциональных характеристик в МАС
3.2. Интегральная модель мнения агента
3.3. Варианты построения интегральной модели мнения агента
3 31 Произведение чогических матриц
3 32 Модечи достоверных мнений
3 3 3 Модечьмнения, допускающая частичную (непочную) информацию
3 34 Модечь мнения допускающая непочноту информации и неуверенность
3 3 5 Модечь мнений, допускающая неуверенность, непочноту и противоречивость
3.4.Логика Белнапа Вз, как аппарат для работы с истинностной составляющей мнения агента в рамках интегральной модели мнения
3 41 Интерпретация истинностных значений и логические законы В4 в контексте МАС
3 4 2 Биупорядоченные множества и бирешетки
3 4 3 Вывод в чогике В} на базе метода аначитических табчиц и биреичеточной семантики
3.5. Разработка четырехзначной логики МЦ для работы с оценочной составляющей мнения
3 5 1 Понятие модачьности, сича и знак модачьности
Дяухкоординатное предстаечение модачыюстей с позиции знака и сичы

Решетьа модальностей
Логические операции над модальностями
3 5 2 Логическая матрица логики МЦ
3 5 3 Вывод в зогике Л/14 на базе метода аналитических таблиц
3.6. Разработка логики МЦь для работы с модальными суждениями, неполной и
противоречивой информацией
3 61 Логика МЦЬ как декартово произведение зогик Белнапа и МЦ
3 62 Интерпретация истинностных значений и логические операции АИ16
Выводы по главе
4. Методы и алгоритмы работы с мнениями в МАС, представленными согласно интегральной модели
4.1. Модель рассуждений агента по Белнапу
4.2. Модель представления модальных оценок
4.3. Метод пополнения базы истинностных составляющих мнений
4.4. Метод пополнения базы модальных составляющих мнений
4.5. Алгоритм выявления мнения агента на поставленный вопрос с использованием свойств логик В и М14
4.6. Алгоритм выявления ответа группой агентов. Разрешение конфликтов с использованием логики М1ь
4.7. Алгоритм принятия агентом решения о доступе в СКД и ОБ
4.8 Примеры применения системы логических рассуждений в рамках интегрированной
системы контроля доступа и обеспечения безопасности
Выводы по главе
Заключение
Литература
Приложение 1. Архитектура многоагентной системы СКД и ОБ. Метод разработки
расширений МАС
Приложение 2. Фрагменты документации разработанного программною комплекса эРАЯК

Приложение 3. Фрагменты исходною кода разработанного программною комплекса эРАЯК

соотнесение подмножества 1Уа, агента а и мира voelV означает введение некоторого отношения Я. Миры, входящие в множество И^о ~ это такие миры, с которыми ус находится в отношении Я.
Будем полагать, что агент абсолютно уверен в истинности формулы р тогда и только тогда, когда эта формула истинна во всех возможных мирах угеЖа, связанных с исходным миром мо, т.е. (р (Ье1(а,р), м) =1 тогда и только тогда, когда А’е IV^ vRwo, <р (р, уу’0) = 1.
В свою очередь, А.Левек предлагает другой семантический подход, различая неявные (имплицитные) мнения и явные (эксплицитные) мнения. Принципиальное различие между подходом А.Левека и теорией возможных миров заключается в том, что он соотносит мнения с ситуациями.
В свою очередь, для эпистемической логики (логики знаний агента) П=кп и кп(а,р) означает «Агент а знает, что р».
Стандартная аксиоматика логики знаний агента приведена ниже.
К: | = П(р-> <т) —> (Пр-> С?) (аксиома замкнутости знаний агента) (2.2)
Т: Пр-> р (аксиома истинности знаний агента) (2.3)
И: Ср ->1 о!р (аксиома непротиворечивости знаний агента) (2.4)
Р1 (4): □ р -» □□ р (аксиома позитивной интроспекции) (2.5)
N1 (5): 1 □> -> □! □!/? (аксиома негативной интроспекции) (2.6)
Я1: если | = р, тоПр (правило вывода) ...(2.7)
Интерпретация аксиом (2.2-2.7) такова (см. [109]). Исходная К-аксиома замкнутости знаний агента относительно операции логического следования (2.2) утверждает, что агент знает все, что следует из его знаний. Т-аксиома (2.3) гласит: «то, что агент знает, истинно». Согласно Б-аксиоме (2.4), если агент знает об истинности некоторого высказывания, то противоположное высказывание ложно. В соответствии с Р1-аксиомой (2.5), выполняется условие позитивной интроспекции «агент знает, что он знает», а в соответствии N1-аксиомой (2.6) - условие негативной интроспекции: «агент знает, что он не

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.112, запросов: 967