基于动态描述逻辑的多主体协作模型

计算机研究与发展 ISSN 100021239ΠCN 1121777ΠTP Journal of Computer Research and Development 43 (8) : 1317～1322 , 2006 　收稿日期 :2005 - 12 - 26 ;修回日期 :2006 - 02 - 23 　基金项目 :国家自然科学基金项目 (60435010) ;国家“九七三”重点基础研究发展 规划 污水管网监理规划下载职业规划大学生职业规划个人职业规划职业规划论文 基金项目 (2003CB317004) ;北京市自然科学基金项目 (4052025) ;2005 年度中国科学院研究生科学与社会实践创新研究类专项基金项目 基于动态描述逻辑的多主体协作模型 罗杰文1 ,2 　史忠植1 　王茂光1 ,3 　林 　芬1 ,2 1 (中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 　北京 　100080) 2 (中国科学院研究生院 　北京 　100049) 3 (中国矿业大学计算机学院 　徐州 　221008) (luojw @ics1ict1ac1cn) A Multi2Agent Cooperation Model Based on Dynamic Description Logic Luo Jiewen1 ,2 , Shi Zhongzhi1 , Wang Maoguang1 ,3 , and Lin Fen1 ,2 1 ( Key L aboratory of Intelligent Inf orm ation Processing , Institute of Com puting Technology , Chinese Academy of Sciences , Beijing 100080) 2 ( Graduate U niversity of Chinese Academy of Sciences , Beijing 100049) 3 ( School of Com puter Science , China U niversity of Mining and Technology , X uz hou 221008) Abstract 　Dynamic description logic is proposed for formalizing multi2agent cooperation process with a clearly defined syntax and semantics1 By combining the features of knowledge representation and reasoning of description logic and action theory for multi2agent interaction , the present logic is effective and signifi2 cant for both static and dynamic environment1 On the static side , a description logic is employed for the representation and reasoning of belief and goal1 On the dynamic side , an object2oriented method is adopted to describe actions1 The description of each action is composed of the models , preconditions and effects , which reflects the real changes of the world and is very suitable for belief revision and multi2agent planning1 Based on the logic , how to form joint goal for multi2agent cooperation is investigated1 In particular , an ef2 fective dynamic planning algorithm is proposed for scheduling sub goals , which is greatly crucial for coordi2 nating multi2agent behaviors1 Key words 　dynamic description logic ; agent ; multi agent system ; cooperation 摘 　要 　基于动态描述逻辑的主体模型和协作过程就是既考虑了智能主体的知识表示与推理问题 ,又紧 密地结合主体的 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 与编程问题 ,把表示与推理应用到主体的具体设计中1 它充分利用了动态描述逻 辑的统一的形式化框架 ,同时从静态的知识表示与推理和动态的运行与变化两个方面来刻画主体的心 智状态和协作过程 ,探讨了主体信念、行为能力、目标和规划等心智要素的表示、推理与修改以及联合目 标的形成、多目标的规划问题1 多主体协作模型将理论和实践有机地结合起来 ,能够充分体现智能主体 的本质特征与运行机制 ,为多主体系统的设计与编程奠定了很好的基础1 关键词 　动态描述逻辑 ;主体 ;多主体系统 ;协作 中图法分类号 　TP18 　　在多主体系统中 ,协作不仅能提高单个主体的 性能 ,增强主体及主体系统解决问题的能力 ,还能使 系统具有更好的灵活性1 尽管对单个主体来说 ,它 只关注自身的需求和目标 ,其设计和实现可以独立 于其他主体 ,但在多主体系统中 ,主体不是孤立存在 的 ,它们往往需要协作来共同完成一件复杂的任务1 主体间的这种相互依赖关系使得主体间的交互以及 协作方式对主体的设计和实现具有相当大的制约性1 在现阶段 ,针对主体协作的研究大体上可分为 两类 ,一类将博弈论、经典力学理论用来研究多实体 行为的方法和技术用于主体协作的研究[1 ] ;而另一 类则从主体的目标、意图、规划等心智状态出发来研 究多主体间的协作 ,如 FAΠC 模型[2 ] 、联合意图框 架[3 ] 、共享规划[4 ]等1 但是这些工作多是从纯理论 出发 ,没有很好考虑对于系统实现者来说需要一种 能够可编程化的主体知识表述形式1 描述逻辑[528 ]是一种基于对象的知识表示方法1 它是一阶逻辑的一个可判定的子集 ,具有合适定义 的语义 ,并且具有很强的表达能力1 主体是一个具 有知识库的自适应系统 ,它需要根据环境的不同 ,结 合知识库做出相应的动作规划 ,使用描述逻辑建立 起来的主体模型具有现实的可操作性1 但是描述逻 辑主要是用来对静态知识进行表示和推理的 ,要描 述主体处理动态方面的知识和推理 ,需要对其进行 扩充1 中国科学院计算技术研究所史忠植和董明楷 对描述逻辑进行了拓展 ,提出了动态描述逻辑[9 ] , 它将静态和动态的知识表示与推理有机地整合在一 起 ,形成了一种统一的形式化框架 ,为智能主体的模 型和设计提供了一个很好的理论工具1 本文在动态 描述逻辑的基础上 ,建立基于动态描述逻辑的多主 体协作模型 ,主要包括对主体目标、意念的描述 ,多 主体联合目标的建立 ,主体子目标的规划算法1 1 　主体模型 111 　信念表示 主体的信念是主体对它所处的环境以及自身的 心智状态的知识 ,它们是对某个特定领域的公理、事 实、数据、规律等的反映 ,而所有这些都可以称之为 主体所具有的知识1 因此 ,主体信念的表示和推理 问题就可以一般化为知识的表示与推理问题1 定义 11 主体的信念知识库是一个三元组 K = 〈 T , S , B〉,其中 T 描述了领域中的基本概念及其 定义 ,形成领域概念公理 ; S 是领域事实和公式之间 所存在的因果约束关系 ,称为因果约束公理 ,它保证 知识库的一致性完整性 ; B 是领域中当前状态下的 事实和数据的描述 ,即当前信念集1 概念公理和因果约束公理都是主体所具有的领 域公理 ,它们是在主体创建时就已经被指定的 ,是对 主体所在领域中的公理、规律等的一种反映 ,是主体 信念中最为基本的部分 ,也是主体在信念之上进行 推理的基础1 主体的当前信念集 B 则是主体信念的数据部 分 ,它是主体对当前状态下客观世界的一种反映和 描述 ,即状态中断言公式的集合1 在一定状态 u 下 , 一个公式φ属于主体的信念 B 当且仅当 B 4 uφ,即 在状态 u 下由 B 可以推导出φ1 当前信念集 B 中的公式一般具有以下几种形式 : ①概念断言 C ( a) ,表明个体对象 a 属于概念 C ; ②关系断言 R ( a1 , a2) ,表明对象 a1 和 a2 之 间具有关系 R ; ③断言公式的组合 á φ,φ∧ψ,φ→ψ等 ,其中 φ和ψ都是断言公式1 112 　信念修改 主体对客观世界的信念是主体运行的基础1 随 着环境的变化和主体自身的运行 ,主体的信念在动 态地变化着 ,这些变化就是通过主体自身来完成的 信念修改1 当主体为了实现一定的目标而执行相关 的动作时 ,此时主体也需要将动作执行的结果加入 到信念中来 ,完成相应的信念修改1 例如 ,在当前信 念 B 下执行动作α,得到新信念 B′,则新信念 B′可 表示为 B′= ( B - Pα) ∪ Eα , 其中 , Eα为动作α执行后的结果公式集 , Pα为执行 α的前提条件集1 假定主体当前的信念为 B ,主体需要新添加的 信念集为 F ,则此添加算法为 Algorithm A dd Belief ( F , B ) F′←Extend ( F) ; For each φ∈F′do If á φ∈B Then B ←B - { á φ} ; End If B′←Extend ( B ∪F) ; If Consistent ( B′) Then Return B′; Else 　{Let {ψ, á ψ} = Conf lictSet ( B′) ; 　If ψ∈B Then 　Return B′- {ψ} ; 　Else 　　{ If á ψ∈B Then 　　　Return B′- { á ψ} ; 　　　Else Return error ; 　　 End If } 　End If ; } End If 信念添加算法的主要思想就是在添加信念之前 检测 工程第三方检测合同工程防雷检测合同植筋拉拔检测方案传感器技术课后答案检测机构通用要求培训 信念集 B 中哪些断言公式不再成立 ,需要删 除1通过不断地使用公理和推理规则来检测添加信 8131 计算机研究与发展 　2006 , 43 (8) 念后是否有矛盾出现 ,进而将矛盾排除1 从信念 B 中删除公式集 D 的算法较为简单 ,由 于从信念中删除部分公式后并不会导出不一致性 , 只要求信念是完备的即可1 因而在信念删除时 ,首 先是同时将信念 B 和删除公式集 D 都通过公理和 规则分别进行扩充 ,得到 B′和 D′,然后再从信念 B′ 中逐一删除出现在 D′中的公式1 113 　目标的表示 主体的目标就是主体准备努力去实施的动作或 者达到某个状态 ,它驱动主体去完成一定的任务 ,从 而为系统或者用户提供相应的服务1 通常 ,主体的 目标可以分为两种类型 ,即执行某些动作的目标和 达到某种状态的目标1 定义 21 设 A 为所有动作的集合 , L 为所有断 言公式的集合 ,则目标集 G 递归定义如下 : ① A Α G , A 中的动作称为基本动作 ; ②若φ∈L ,则 achieve (φ) ∈G ; ③若φ∈L ,则φ? ∈G ; ④若δ1 ,δ2 ∈G ,则δ1 ;δ2 ∈G ,δ1 ∪δ2 ∈G , δ1 3 ∈G1 上述目标集 G 实际上就为我们的目标表示语 言进行了定义1 在目标表示中 , A 中的基本动作、达 到某目标公式 achieve (φ) 、测试动作等都属于基本 目标 ,通过它们的组合可以构造出各种复杂的目标1 通常为了简单化 ,有时我们也将 achieve (φ) 直接简 写为φ1 定义 31 设δ为一基本目标 ,则δ的目标公式 集 Tδ定义为以下 3 种情形 : ①若δ是一个基本动作α,则 Tδ = Eα - Pα ,其 中 Eα为α的结果集 , Pα为前提集 ; ②若δ为 achieve (φ) 形式 ,则 Tδ= {φ} ; ③若δ为测试动作 ,则 Tδ= §1 这里对于基本动作α,选择 Eα - Pα作为其目 标公式集是因为α的结果集 Eα中可能包含原有的 状态公式 ,它们在动作α执行后并没有发生改变 , 因此就不把这些公式列入到目标公式集中1 目标公 式集的定义是为了方便主体的规划 ,它体现了目标 所要达到的一些状态公式1 114 　目标的生成 主体的目标驱动着主体的运行 ,通过完成一定 的目标而提供相应的服务 ,因此主体可以看做是目 标驱动的1 根据主体的设计以及具体应用领域的不 同 ,主体目标的来源各不相同 ,它有以下几种方式 : (1) 事先指定目标 ,即在系统设计时或者主体 初始化时就已经被定制好了的目标1 (2) 通过观察环境的变化而生成相应的目标 , 即类似于反应式主体的目标生成方式1 (3) 主体自动生成目标1 定义 41 目标生成规则具有如下形式 φ1 , ⋯,φn ] δ, 其中 ,φ1 , ⋯,φn 为断言公式 ,δ为目标1 其语义为当 φ1 , ⋯,φn 成立时 ,则主体将生成新目标δ1 在电梯控制系统中 ,当第 5 层楼有用户请求时 , 电梯就应当为第 5 层服务 ,表示为 U pRequest ( L ayer5 , ON) ] serve ( L ayer5) 1 2 　多主体协作模型 上述使用动态描述逻辑对主体的形式化为多主 体协作模型的建立提供了基础1 在大多数情况下 , 单个主体的能力有限 ,需要联合其他主体来完成一 些复杂的任务1 这就需要主体在这个过程中进行交 互1 在一个多主体系统中的主体模型如图 1 所示 : Fig1 1 　The model of cooperative agent1 图 1 　协作主体模型 定义 51 协作主体模型1 一个协作主体模型是 一个六元组〈B , G , A , R , P , C〉,其中 B 是主体的 信念库 , G 表示主体的初始目标 , A 是主体的行动 集合 , R 表示主体目标产生规则 , P 是主体的多目 标规划规则 , C 表示主体的通信器1 协作主体模型的 6 个组成部分紧密相连并且互 相影响1 目标的产生是感知环境和信念库目标产生 规则共同作用的结果1 当一个目标产生后 ,就需要 主体采取实际行动来实现这个目标1 这些行动集合 存储在动作集合 A 中1 但是这些动作并不是同时发 生 ,他们之间有一个协调的问题 ,例如动作之间有一 个资源约束的问题或者一个时间先后顺序的问题1 规划是多主体在完成任务时 ,对子任务一个排序的 问题1 在一个多主体环境中 ,主体的执行可以看成 9131罗杰文等 :基于动态描述逻辑的多主体协作模型 一个循环执行下列步骤的过程 : ①观察环境 ,添加新的事实到信念库中 ; ②根据信念库和目标产生规则产生目标并且 存储到集合 G 中 ; ③从目标库 G 中选择一个当前要执行的目标 ; ④如果单个主体不能独自完成目标 ,寻求团队 主体共同完成 ; ⑤团队主体交互产生共同目标过程 ; ⑥对联合目标的子目标进行排序 ,决定主体完 成目标的顺序 ; ⑦主体根据规划 a1 , a2 , ⋯, an 完成子目标δ1 211 　联合目标 在目标产生阶段 ,如果一个主体没有找到一个 存储在本身的规划 ,而且通过服务匹配发现其他主 体具有解决这个问题的能力 ,它将产生协作请求1 在另一种情况下 ,尽管主体可以独自完成目标 ,但当 它发现通过跟其他主体协作可以使任务完成得更 好、更节省资源 , 它也会有产生协作的愿望1 在这 里 ,我们限制交互在两个主体之间 ,尽管可能在多主 体之间进行 ,但是这种情况都可以分解为两个主体 的交互过程1 Joint Goal Generation Process Function Joint Goal Propose Joint Goal ( A gent I , A gent J , Goal G) Begin 　Joint Goal = A gent1 getJoint Goal ( I) ; 　　For each plan ∈planB ase ( I) do 　　Begin 　　　If S uccesses ( plan , G) Then 　　　　Return Null ; 　　　Else 　　　　{ Send Message( A gent ID , Abox , G) ; 　　　　Sleep ( Maximum Response Time) ;} 　　　End If 　　　　ΠΠWaked by agent j , S leep = 0 　　　　If ( Sleep = 0) & & ( Message = Accept) 　　　　　JointGoal = JointGoal + { G} ; End If 　　End 　　Return Joint Goal ; End Function Joint Goal Response Request ( A gent I , A gent J , Goal G) Begin 　　Joint Goal = A gent1 getJoint Goal ( J) ; 　　Receive Message ( A gent I1 A box , G) ; 　If consistent ( A gent ( I) 1 A box , A gent ( J) 1 Abox) & & A gent ( J) 1 Resource = Satisf ied 　Then 　　Begin 　　　Send Message ( A ccept) ; 　　　W ake up ( I) ; 　　　Joint Goal = Joint Goal + { G} ; 　　End 　Else Send Message ( Ref use) ; End If 　Return Joint Goal ; End 主体 I 首先搜索自己的规划库检查是否能够 独自完成1 如果能够 ,则不产生联合目标 ,返回空值1 反之 ,它向主体 J 发出协作请求 ,这里假设寻求合 适主体工作已经完成 ,自己则等待主体 J 的反馈信 息1 当主体 J 收到 I 的请求 ,检测主体 I 跟自己的 A box 是否相容并且自己在当前是否资源允许1 如果 条件满足 ,则发送接受消息唤醒主体 I ,这个消息使 主体 I 返回这个新的联合目标1 否则 ,发送拒绝信 息唤醒主体 I ,主体 I 产生协作的愿望失败1 那么主 体 I可以等待一段时间重新再发协作请求给主体 J ,也可以通过寻找其他的可替代主体1 经过多次重 复 ,直到主体 I 的这个目标得到实现1 212 　子目标排序 在多主体协作过程中 ,一个大任务往往分解成 很多小任务由多个主体共同协作完成1 对于单个主 体每个子任务成为自己的当前目标1 对于整个任务 来说 ,单个主体的目标形成了多主体联合目标的子 目标1 它们应该按照什么顺序来执行才能使得总体 目标顺利完成 ,这是十分重要的问题1 因为不同的 实现顺序 ,导致的结果可能各不相同 ,同时子目标之 间也可能存在着一定的约束关系 ,这就需要我们提 供相应的算法来判定它们之间的先后顺序1 当每个 层次的子目标的执行顺序都已经确定后 ,为了更为 直观方便 ,我们各子目标按照执行顺序从左到右进 行排列 ,这样通过树的后序遍历就可以得到一个规 划序列1 下面就重点来介绍子目标之间的排序问题1 在此之前 ,我们先给出两个基本定义1 定义 61 设δ为一个基本目标 , Tδ为δ的目标 公式集 ,对于动作α的结果集 Eα ,若存在公式φ∈ Tδ使得φ∈Eα ,即如果执行动作α,则可以实现目 标δ的某个子目标 ,则称动作α的结果集 Eα为δ的 一个可能状态集1 如果δ同时出现在 n 个动作α1 , ⋯,αn 的结果公式集 Eα1 , ⋯, Eαn中 ,则它们的动作 0231 计算机研究与发展 　2006 , 43 (8) 结果集 Eα1 , ⋯, Eαn都称做是目标δ的可能状态集1 定义 71 设目标δ可以分解为两个基本子目标 δa 和δb ,如果δa 必须在δb 之前执行才能达到目标 δ,则称δa 优先于δb ,记为δa ; δb1 否则称δa 不优 先于δb ,记为δa ≮δb1 关系 R ; 是建立在目标集 G 之上的一个偏序关系1 假定一个目标δ可以分为两个子目标δa 和δb , 它们都是基本目标 ,其中δa 的目标公式集为 Ta ,可 能状态集为 S a1 , ⋯, S am ,δb 的目标公式集为 Tb ,可 能状态集为 S b1 , ⋯, S bn1 现在设计算法来判断这两 个子目标的序关系 (执行顺序) ,同时确定每个子目 标的若干规划中 ,谁是最优的1 子目标的序关系判定算法 : (1) 首先从δa 的所有可能状态集合中选择一 个可能状态集 S ai ,1 ≤i ≤m : ①若公式集 S ai ∪Tb 对于领域公理是不一致 的 ,则对于可能状态集 S ai , 目标δa 优先于δb , 即 δa ; δb ; ②若公式集 S ai ∪Tb 对于领域公理是一致的 ,则 对于可能状态集 S ai ,δa 不必优先于δb ,即δa ≮δb1 (2) 若对于δa 的所有可能状态集合 ,都有δa 优先于δb ,则δa ; δb ;若存在δa 的可能状态集 S ai , 使得对于 S ai ,δa 不必优先于δb ,则δa ≮δb ;此时可能 状态集 S ai 所对应的动作αi 是δa 的最优规划选择1 (3) 同样地 ,需要反过来检测δb 是否应当优先 于δa 执行1 同步骤 (1) 类似 ,将δb 的所有可能状态 集 S b1 , ⋯, S bn 分别与δa 的目标公式集 Ta 取并集后 检测其一致性 ,若都有δb 优先于δa ,则δb ; δa ;若存 在δb 的可能状态集 S bj ,使得对 S bj ,δb 不必优先于 δa ,则δb ≮δa1 此时可能状态集 S bj 所对应的动作βj 是δb 的最优规划选择1 (4) 综合步骤 (2) 和 (3) 的结果 ,得到以下 4 种 情形 : ①若同时有δa ; δb 和δb ; δa ,则两个子目标 互为前提 ,则目标不可实现 ; ②若δa ≮δb 且δb ≮δa ,则δa 与δb 互不干扰 , 无顺序限制 ; ③若δa ; δb 且δb ≮δa ,则δa ; δb ; ④若δb ; δa 且δa ≮δb ,则δb ; δa1 (5) 返回两个子目标的序关系 ,算法结束1 上述算法给出了判定两个子目标之间的执行顺 序的具体策略1 通过对两个子目标的序关系的判 定 ,一方面可以决定它们的实现顺序 ,为具体规划的 完成奠定基础 ;另一方面该算法还可以找出可能存 在矛盾的目标 ,即发现那些互为前提的子目标 ,即目 标死锁的情形 ,进而找出系统可能存在的不一致性 或者错误1 213 　规划算法 协作规划的结果是建立协作结构 ,即求解协作 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 、确定完成协作任务所需的角色、角色的相关性 质以及各角色之间的依赖关系1 Algorithm Plan (δ, B ) If αis executable in A and can realize G Then 　Begin 　　Revise ( A ) ; 　　Return A ; 　End Else 　BeginΠΠDividing Joint Goal to n sub2goals g1 , g2 ⋯gn 　　Partition ( G) ; 　　For i = 1 to i = n Do 　　　Com pute priorities ( gi) ;ΠΠOrder sub2goals and record them asδ1 , ⋯,δn ; 　　For δ=δ1 to δn Do 　　　A box = Plan (δ, A ) 1 　End End If 通过对子目标的序关系进行判定之后 ,我们就 可以按照子目标之间的先后关系 ,分别对各子目标 进行详细的规划1 由于各个子目标通常需要执行一 定的动作才能完成 ,而动作的执行需要若干前提条 件 ,为了使得这些前提条件满足 ,这就又产生了一些 新的更小的子目标1 如此深入下去 ,直到每个子目 标已经在当前信念中满足1 当一个子目标规划完成 后 ,再对排在后面的子目标进行规划1 这个逐层深 入的过程实际上就是一个递归的过程 ,所有这些回 溯路径构成一棵树 ,其中总目标就是树的根节点 ,各 子树就是各个子目标 ,这棵树称之为规划树1 当各 个层次的子目标都已经规划完成时 ,那么总目标的 规划就基本形成1 3 　总 　　结 在智能主体的心智状态表示中 ,本文侧重于使 用动态描述逻辑对主体的信念、目标、推理及其在动 态环境中的变化与修改进行表示1 同时 ,在多主体 1231罗杰文等 :基于动态描述逻辑的多主体协作模型 联合目标产生之后 ,怎么样对子目标进行规划 ,我们 提出了一个有效的排序算法1 我们的工作强调主体 模型和设计要以知识表示为基础 ,同时 ,动作理论和 逻辑程序设计等方面的工作可以看做是从实践的角 度出发的 ,实践意义很强1 基于动态描述逻辑的主 体协作模型 ,体现了主体的静态和动态的结合 ,体现 了智能性 (知识表示和推理) 同实际设计 (动作描述 和行为能力)的结合 ,为多主体系统的实现提供新的 可操作方法1 参 考 文 献 [ 1 ] Sarit Kraus1 Negotiation and cooperation in multi2agent environ2 ments [J ]1 Artificial Intelligence Journal , Special Issue on Eco2 nomic Principles of Multi2Agent Systems , 1997 , 94 (122) : 79 - 98 [ 2 ] V R Lesser1 A retrospective view of FAΠC distributed problem solving [J ]1 IEEE Trans on Systems , Man , and Cybernetics , Special Issue on Distributed Artificial Intelligence , 1991 , 21 (6) : 1347 - 1362 [ 3 ] H J Levesque , P R Cohen , J H T Nunes1 On acting together [ C]1 The 8th National Conf on Artificial Intelligence ( AAAI2 90) , Boston , MA , 1990 [ 4 ] Barbara Grosz , Sarit Kraus1 Collaborative plans for complex group actions [J ]1 Artificial Intelligence , 1996 , 86 (2) : 269 - 357 [ 5 ] W Nutt Baader , et al1 The Description Logic Handbook : Theo2 ry , Implementation and Applications [ M ]1 Cambridge : Cam2 bridge University Press , 2002 [ 6 ] Description Logics Website [ OL ]1 http :ΠΠdl1kr1orgΠ, 2005 [ 7 ] Zhongzhi Shi , Mingkai Dong , Yuncheng Jiang , et al1 A logical foundation for the semantic Web [J ]1 Science in China Series F —Information Sciences , 2005 , 48 (2) : 161 - 178 [ 8 ] C Baral , Y Zhang1 On the semantics of knowledge update [ C]1 IJ CAI201 , Seattle , Washington , 2001 [ 9 ] Dong Mingkai1 Research on dynamic description logic for intelli2 gent agent : [ Ph D dissertation ] [D]1 Beijing : the Institute of Computing Technology , the Chinese Academy of Sciences , 2003 (in Chinese) (董明楷1 面向智能主体的动态描述逻辑的研究 : [博士论 文 ] [D]1 北京 : 中国科学院计算技术研究所 , 2003) [ 10 ] Michael Wooldridge , N R Jennings1 Formalizing the cooperative problem solving process [ M ]1 In : Readings in Agents1 San Francisco : Morgan Kaufmann , 19971 430 - 440 Luo Jiewen , born in 19801 Ph D candidate in the Institute of Computing Technology , the Chinese Academy of Sciences1 Student member of China Computer Federation1 His main research interests include multi2agent system and distributed computing1 罗杰文 ,1980 年生 ,博士研究生 ,中国计算机学会学生会员 , 主要研究方向为多主体系统、分布式计算1 Shi Zhongzhi , born in 19411 Professor and doctoral supervisor at the Institute of Com2 puting Technology , the Chinese Academy of Sciences1 Senior member of China Computer Federation1 His current research areas in2 clude artificial intelligence , multi2agent sys2 tem and data mining1 史忠植 ,1941 年生 ,研究员 ,博士生导师 ,中国计算机学会高 级会员 ,主要研究方向为人工智能、多主体系统、数据挖掘1 Wang Maoguang , born in 19741 Ph D can2 didate in the Institute of Computing Tech2 nology , the Chinese Academy of Sciences1 His main research interests include autonomic computing , agent grid system and software engineering1 王茂光 ,1974 年生 ,博士研究生 ,主要研究方向为自主计算、 主体网格系统、软件工程等1 Lin fen , born in 19821 Ph D candidate in the Institute of Computing Technology , the Chinese Academy of Sciences1 Her main re2 search interests include multi2agent system , description logic , and Web services1 林芬 ,1982 年生 ,博士研究生 ,主要研究方 向为多主体系统、描述逻辑、Web services1 Research Background This work is supported by the National Natural Science Foundation of China No 60435010 , National Basic Research Priorities Programme No 2003CB317004 and the Natural Science Foundation of Beijing No1 40520251 With the rapid development of the se2 mantic Web , more and more people pay attention to the knowledge representation method , especially the description logic1 Descrip2 tion logic is the foundation of semantic Web1 The aim of semantic Web is making the agents understand the Web pages1 However , it is not enough to represent the dynamic characteristic of agents with description logic especially the cooperative process1 Hence , dy2 namic description logic is proposed for formalizing multi2agent cooperation process with a clearly defined syntax and semantics1 2231 计算机研究与发展 　2006 , 43 (8)