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自《问题求解理论及应用：商空间粒度计算理论及应用（第2版）》第1版于1990年出版以来，人工智能研究有了很大的进展与变化，问题求解的商空间理论也有了新的进展，吸引了越来越多的研究者的注意，并在一些领域得到应用，有必要对原书进行修订，以反映最新的研究进展及研究热点。 《问题求解理论及应用：商空间粒度计算理论及应用（第2版）》第2版共分7章和2个附录，第1章讲述问题的描述方法，关键是不同粒度世界的描述问题，第2章讲述分层递阶原理，重点是其数学模型、分层递阶与计算复杂性的关系以及它的应用，第3章提出一种合成的数学模型，并由此导出合成的原则和方法，第4章提出了网络的推理模型，它能够考虑不同层次的推理，并把确定性推理、非确定性推理与定性推理统一和联系起来。第5章重点讲述我们提出的规划的拓扑方法，介绍它的原
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动态复杂问题求解一直是人工智能和复杂应用系统理论与应用研究中的难点之一。利用Agent技术解决该难题是一种行之有效的途径，本书反映了作者对这一问题的研究成果。全书共分8章，第1、2章对于任务求解及智能Agcnt技术进行了介绍；第3-7章，对于基于智能Agent技术的动态协作任务求解问题进行全面阐述，不仅给出了任务求解的相关理论基础及严格的形式化证明，同时对于与动态协作任务求解问题相关的描述逻辑、实现机制、时序活动逻辑、智能Agent的融合与分解及基于该方式系统自重构思想实现等问题给予全面的介绍。第8章综合上述研究成果，并结合我国铁路信息整合的实际情况，将上述理论应用我国铁路信息整合问题，并提出了已开始实施的基于智能Agent技术的铁路信息整合总体实现方案。本书通过总结作者的科研成果，尝试为动态协作任务求解这一当前信
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