辩论的形式化模型及争议评价算法研究

辩论模型是解决非结构化和不确定性信息处理的重要手段，在群决策、非单调逻辑形式系统建模、多Agent交互等领域有广泛应用。目前研究主要从两个方面进行，对日常辩论建模和用辩论对形式系统建模。前者重在争议结构分解和辩论过程图形化表示，但没有提出相应的争议评价算法；后者重在对辩论的抽象和形式化，易于实现相应的争议评价算法，但没有反映日常辩论的本质。本课题将这两方面结合起来，以对日常辩论建模为研究入口，提出一种形式化辩论模型。先对辩论过程进行抽象和形式化，包括争议结构化分解和争议之间的攻击、支援和反驳等关系表示，在此基础上设计争议可防卫性算法和假说可接受性算法实现对争议的评价，然后通过开发辩论支持系统和多Agent交互协议体现其应用价值。本研究能弥补现有研究的不足，所提出的模型不仅能解决基于辩论的群决策支持系统中的基础理论问题，还能用于人工智能领域的形式系统建模，具有重要的理论意义和应用价值。

本课题紧跟国际研究前沿，从理论和应用两个方面对辩论模型及争议评价算法进行了研究，并将其应用于实际系统中。主要研究成果有： .（1）提出了一种扩展辩论模型(EAF)，该模型将抽象争议结点扩展为可废止规则，将争议之间的关系扩展为反驳、支持和反对三种，并提出了EAF约简及争议可防卫性和陈述可接受性算法。该模型能适应“对辩论建模”和“用辩论建模”两方面的应用要求。.（2）在EAF的基础上引入可信度因子，提出了一种基于可信度的辩论模型(CFAF)，该模型将争议前提的不确定性和争议之间的攻击强度统一用可信度因子表示，通过可信度合成和可信度传递算法确定陈述的可接受性。该算法建立在数值计算基础之上，所得出的可接受陈述集在给定可信度阈值条件下是惟一的，可以克服Dung的抽象辩论框架中的扩充语义的不足。.（3）提出了一种基于EAF的多Agent交互机制及信念修正方法，包括Agent知识表示、争议构造、争议在消息中的植入和解析、辩论树构造、信念修正算法等。采用JADE作为平台开发，用FIPA ACL作为消息通信语言，实现了一个多Agent辩论系统。.（4）提出了一种基于模糊Petri网的共识分析方法。该方法将研讨信息组织成一个动态的树形结构，并将研讨树映射到模糊Petri网中，使用托肯值表示节点的不确定性，一个节点对另一节点的响应表示为变迁，提出了托肯值传递算法，实现对共识的提取。.（5）研究解决了应用系统开发中的关键技术问题，包括基于Toulmin的研讨信息组织模型、主张关联规则挖掘，及人机交互可视化技术。完成了辩论支持系统、综合集成研讨平台等系统开发。