在复杂和动态的多智能体系统中进化的智能体需要规划其任务并调整其行为，以便对不可预测的事件作出反应。因此，他们必须制定持续更新的计划，即使在执行期间也是如此。尽管此属性在动态环境中很重要，但很难在趋同于要达到的目标和对意外事件的反应之间进行权衡。为了解决这个问题，需要有一个模型来表示对执行上下文不太敏感的计划，并支持灵活的执行。本文旨在利用层次计划和Petri网的扩展，提供一个充分的计划表示。作者扩展了Petri网，以考虑计划的不同抽象级别和任务所需的资源。为了处理任务之间的相互依赖性，作者在模型中加入了并发转换之间的同步机制。所提出的模型可用于对抽象级别的计划进行推理，并以动态方式分析计划执行可以以任何方式、某些方式执行或无法执行的情况<\/p> “，”DOI“：”10.4018\/jats.2013040101“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2013,9,26]]，”date-time“：”2013-09-26T14:18:49Z“，”timestamp“：1380205129000}，”page“：“1-30”，“source”：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：4，“title”：[“Hierarchical Multi-Agent Plans Using Model-Based Petri 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