用于建模不完整知识背景下决策的认知逻辑

工业界和学术界在开发各种决策建模形式体系方面已做出了大量努力。一个具有挑战性的问题是如何在不完整知识的背景下表达决策知识。在这种背景下，决策取决于已知或未知的内容。我们认为，现有的决策建模形式体系均无法正确捕捉此类决策的认知本质，这在不确定性情境下不可避免地会导致问题。本文提出了一种在不完整知识下建模决策的新语言。它结合了三个原则：分层、自认知逻辑和定义。该语言中的知识库是一个认知理论层级结构，其中每个组件理论可以对较低层理论中的知识进行认知推理，而决策则通过带有认知条件的定义来做出。