作为智能体自我恢复方法的先验信念更新

标准认知逻辑关注在给定智能体认为可能的当前备选集合的情况下，描述智能体的认知态度。虽然分布式系统可以（并且经常）在不提及认知的情况下进行讨论，但已有充分证据表明，认知现象是智能体或进程能做和不能做的核心。动态认知逻辑(DEL)旨在描述智能体/进程的认知态度如何根据其接收到的新信息（例如，基于其对分布式系统中事件和动作的观察）而变化。在更广泛的哲学视角中，这诉诸于一种后验推理，即智能体根据其“经验”更新被认为可能的备选集合。直到最近，人们几乎没有动力去形式化先验推理，而先验推理在设计和维护分布式系统中发挥着作用，例如，在确定智能体必须考虑哪些状态为可能状态以解决手头的分布式任务时，进而在运行时出现不可预见情况时更新这些状态。随着系统变得越来越复杂和庞大，“即时”修复设计错误的任务转移到了单个智能体上，例如在日益流行的自适应和自组织(SASO)系统中。这要求修改智能体关于系统全局设计和参数的先验信念，而不是更新智能体的后验信念。本文的目标是通过使用标准的认知语义工具（包括 Kripke 模型和 DEL 风格的更新）来提供这种先验推理的形式化，并提供启发式方法，为简化 SASO 系统这种固有的非确定性和特设过程铺平道路。