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多Agent系统所面临的推理环境是动态的、不确定的。在推理过程中可以获得大量经验知识作为启发式信息来引导进化。文章采用DFL描述了多Agent的推理过程，建立了多Agent的自动推理模型。
基于DFL的多Agent系统的自动推理模型
【摘 要】
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多Agent系统所面临的推理环境是动态的、不确定的。在推理过程中可以获得大量经验知识作为启发式信息来引导进化。文章采用DFL描述了多Agent的推理过程，建立了多Agent的自动推
【机 构】
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无锡商业职业技术学院信息工程系
【出 处】
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大众科技
【发表日期】
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2006年5期
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