基于对策论的多agent信念修正研究的中期报告本文旨在介绍基于对策论的多agent信念修正的研究中期报告。多agent系统是由多个智能体组成的系统，在这个系统中，每个智能体都有自己的目标，并与其他智能体进行相互作用。在这个系统中，一个智能体的信念可能会受到其他智能体的影响，因此需要一种信念修正方法来更好地适应多agent系统的变化。对策论是一种数学工具，可以用来模拟多方面之间的决策制定过程。在多agent系统中，每个智能体都面临着一系列对策问题，这些对策问题需要通过博弈论来解决。每个智能体的策略取决于其对其他智能体的信念，因此信念修正是对策问题的一部分。在多agent系统中，智能体之间的相互作用可能导致信息的不准确或不完整。因此，信念修正的目的是使每个智能体的信念更加接近真实情况。本研究采用了Bayesian网络的方法来表示每个智能体的信念，并采用了贝叶斯推理的方法进行信念修正。在Bayesian网络中，每个节点表示一个随机变量，每个边表示变量之间的依赖关系。通过对Bayesian网络进行贝叶斯推理，可以计算出在已知一些证据的情况下，每个节点的后验概率分布。这些后验概率分布可以用来更新每个智能体的信念，并对未来的决策制定提供指导。在本研究中，我们将研究重点放在如何适应多agent系统中的信念修正。我们将考虑以下因素：1.智能体之间的依赖关系：每个智能体的信念可能受到其他智能体的影响。因此，需要考虑智能体之间的依赖关系来计算每个智能体的后验概率分布。2.证据的可靠性：在多agent系统中，证据可能是不可靠或不完整的。因此，需要考虑证据的可靠性来进行信念修正。3.信念修正的效率：在多agent系统中，需要进行高效的信念修正，以适应快速变化的环境。因此，需要考虑如何在保证准确性的同时提高信念修正的效率。目前，我们已经开展了一部分实验，初步结果显示基于对策论的多agent信念修正方法对多智能体系统的适应性更强、更易实施。未来，我们将进一步完善实验设计，深化理论研究，以此来提高我们的多智能体系统的信念修正能力。