回答设置编程（ASP）是一个流行的声明性编程范例，具有各种人工智能应用。通常，在使用ASP中建立AI问题时，特别是当我们有兴趣超出简单搜索最佳解决方案时，实际解决方案，解决方案之间的解决方案之间的差异或ASP程序的解决方案。例如，当用户旨在根据她的需要识别特定的答案，或者需要发散解决方案的总数来理解诸如医学域中的推理等概率应用。然后，只有某些问题特定和手工编码技术可用于导航ASP程序的解决方案空间，这通常不够。在本文中，我们提出了一个正式和一般的框架，用于对所需答案集的答案集的互动导航框架类似于刻面浏览。我们的方法使用户能够通过以某种可配置步伐意识地缩放或从解决方案的子空间中探讨解决方案空间。我们说明了加权截面条导航是艰难的。最后，我们提供了我们方法的实施，这证明了我们对不可思议的解决方案空间框架的可行性。
translated by 谷歌翻译
我们在答案集编程（ASP）中，提供了全面的可变实例化或接地的理论基础。在ASP的建模语言的语义上构建，我们在（固定点）运营商方面介绍了接地算法的正式表征。专用良好的运营商扮演了一个主要作用，其相关模型提供了划定接地结果以及随机简化的语义指导。我们地址呈现出一种竞技级逻辑程序，该程序包含递归聚合，从而达到现有ASP建模语言的范围。这伴随着一个普通算法框架，详细说明递归聚集体的接地。给定的算法基本上对应于ASP接地器Gringo中使用的算法。
translated by 谷歌翻译
回答集编程（ASP）已成为一种流行的和相当复杂的声明问题解决方法。这是由于其具有吸引力的地址解决方案的工作流程，这是可以轻松解决问题解决的方法，即使对于计算机科学外的守护者而言。与此不同，底层技术的高度复杂性使得ASP专家越来越难以将想法付诸实践。有关解决此问题，本教程旨在使用户能够构建自己的基于ASP的系统。更确切地说，我们展示了ASP系统Clingo如何用于扩展ASP和实现定制的专用系统。为此，我们提出了两个替代方案。我们从传统的AI技术开始，并展示元编程如何用于扩展ASP。这是一种相当轻的方法，依赖于Clingo的reation特征来使用ASP本身表达新功能。与此不同，本教程的主要部分使用传统的编程（在Python中）来通过其应用程序编程接口操纵Clingo。这种方法允许改变和控制ASP的整个模型 - 地面解决工作流程。 COMENT of Clingo的新应用程序课程使我们能够通过自定义类似于Clingo中的进程来绘制Clingo的基础架构。例如，我们可能会互动到程序的抽象语法树，控制各种形式的多射击求解，并为外国推论设置理论传播者。另一种横截面结构，跨越元以及应用程序编程是Clingo的中间格式，即指定底层接地器和求解器之间的界面。我们通过示例和几个非琐碎的案例研究说明了本教程的前述概念和技术。
translated by 谷歌翻译
在过去几年的几十年中，致力于更新稳定模型语义（AKA答案设置程序）下更新逻辑计划的问题，或者换句话说，表现出培养结果的问题 - 当它描述更改时，遵守逻辑程序。而最先进的方法是在古典逻辑背景下的相同基本的直觉和愿望被指导，他们基于根本不同的原则和方法，这阻止了可以拥抱两个信念的统一框架规则更新。在本文中，我们将概述与答案设置的编程更新相关的一些主要方法和结果，同时指出本主题研究的一些主要挑战。
translated by 谷歌翻译
我们概述了在其知识表示和声明问题解决的应用中的视角下的时间逻辑编程。这些程序是将通常规则与时间模态运算符组合的结果，如线性时间时间逻辑（LTL）。我们专注于最近的非单调形式主义的结果称为时间平衡逻辑（电话），该逻辑（电话）为LTL的全语法定义，但是基于平衡逻辑执行模型选择标准，答案集编程的众所周知的逻辑表征（ASP ）。我们获得了稳定模型语义的适当延伸，以进行任意时间公式的一般情况。我们记得电话和单调基础的基本定义，这里的时间逻辑 - 和那里（THT），并研究无限和有限迹线之间的差异。我们还提供其他有用的结果，例如将转换成其他形式主义，如量化的平衡逻辑或二阶LTL，以及用于基于自动机计算的时间稳定模型的一些技术。在第二部分中，我们专注于实际方面，定义称为较近ASP的时间逻辑程序的句法片段，并解释如何在求解器Telingo的构建中被利用。
translated by 谷歌翻译
实际应用程序中使用的答案集程序通常要求该程序可与不同的输入数据一起使用。但是，这通常会导致矛盾的陈述，从而导致不一致的程序。计划中潜在矛盾的原因是相互矛盾的规则。在本文中，我们展示了如何确保程序$ \ mathcal {p} $在给定任何允许的输入数据的情况下仍然是无偶数的。为此，我们介绍了解决冲突的$ \ lambda $ - 扩展名的概念。解决冲突规则$ r $的解决冲突的$ \ lambda $ - 是（默认）文字的设置$ \ lambda $，使得将$ r $的$ r $ ty $ \ lambda $延长到$ \ lambda $解决所有冲突$ r $的所有冲突立刻。我们调查了合适的$ \ lambda $ - 扩展应具有并在此基础上建立的属性，我们制定了一种策略，以计算每个相互冲突的$ \ lambda $ - extensions in $ \ Mathcal {p} $中的每个冲突规则。我们表明，通过实施冲突解决过程，该过程使用$ \ lambda $ extensions连续解决冲突，最终产生了一个程序，该程序在给定任何允许的输入数据的情况下仍然是非矛盾的。
translated by 谷歌翻译
域特异性启发式方法是有效解决组合问题的必不可少的技术。当前将特定于域的启发式方法与答案集编程（ASP）集成的方法在处理基于部分分配的非单调指定的启发式方法时，这是不令人满意的。例如，在挑选尚未放入垃圾箱中的物品时，这种启发式方法经常发生。因此，我们介绍了ASP中域特异性启发式方法声明性规范的新颖语法和语义。我们的方法支持启发式陈述，依赖于解决过程中所维持的部分任务，这是不可能的。我们在Alpha中提供了一种实现，该实现使Alpha成为第一个支持声明指定的域特定启发式方法的懒惰的ASP系统。使用两个实际的示例域来证明我们的提议的好处。此外，我们使用我们的方法用A*实施知情}，该搜索首次在ASP中解决。 A*应用于两个进一步的搜索问题。实验证实，结合懒惰的ASP解决方案和我们的新型启发式方法对于解决工业大小的问题至关重要。
translated by 谷歌翻译
Approximation fixpoint theory (AFT) is an abstract and general algebraic framework for studying the semantics of nonmonotonic logics. It provides a unifying study of the semantics of different formalisms for nonmonotonic reasoning, such as logic programming, default logic and autoepistemic logic. In this paper, we extend AFT to dealing with non-deterministic constructs that allow to handle indefinite information, represented e.g. by disjunctive formulas. This is done by generalizing the main constructions and corresponding results of AFT to non-deterministic operators, whose ranges are sets of elements rather than single elements. The applicability and usefulness of this generalization is illustrated in the context of disjunctive logic programming.
translated by 谷歌翻译
复杂的推理问题是使用逻辑规则最清楚，很容易指定的，但是需要具有汇总的递归规则，例如计数和总和用于实际应用。不幸的是，此类规则的含义是一个重大挑战，导致许多不同的语义分歧。本文介绍了与汇总的递归规则的统一语义，扩展了统一的基础语义和约束语义，以否定为递归规则。关键思想是支持对不同语义基础的不同假设的简单表达，并正交使用其简单的含义来解释聚合操作。我们介绍了语义的形式定义，证明了语义的重要特性，并与先前的语义相比。特别是，我们提出了对聚集的有效推断，该推论为我们从文献中研究的所有示例提供了精确的答案。我们还将语义应用于各种挑战的示例，并表明我们的语义很简单，并且在所有情况下都与所需的结果相匹配。最后，我们描述了最具挑战性的示例实验，当他们可以计算正确的答案时，表现出与知名系统相比出现的出色性能。
translated by 谷歌翻译
在科学和工程领域中，搜索优化问题是很多。长期以来，人工智能为搜索算法和旨在解决和建模搜索优化问题的宣言编程语言的发展做出了贡献。自动推理和知识表示是AI的子场，这些子场尤其归属这些发展。许多受欢迎的自动推理范式为用户提供支持优化语句的语言：MAXSAT或答案集编程，仅举几例。这些范式的语言以及它们在计算解决方案上表达质量条件的方式差异很大。在这里，我们提出了一个所谓权重系统的统一框架，该框架消除了范式之间的句法区别，并使我们能够看到范式提供的优化语句之间的基本相似之处和差异。这种统一的前景在自动推理和知识表示的优化和模块化研究中具有重要的简化和解释潜力，从而为弥合不同的形式主义和开发翻译求解器提供了技术手段。在逻辑编程（TPLP）的理论和实践中考虑的考虑因素。
translated by 谷歌翻译
忘记 - 或可变消除 - 是一种允许从知识库中删除中间变量的操作，不再被视为相关。近年来，已经提出了许多忘记答案编程的不同方法，以特定运营商或这些运营商的类别，通常遵循不同的原则并遵守不同的性质。开发了每个这样的方法，以解决忘记某些特定的观点，旨在遵守在这种观点中认为所希望的特定属性，但缺少所有现有运营商和属性的全面和统一概述。在本文中，我们彻底检查了现有的属性和（类别的）运营商忘记了答案集编程，绘制了这些遗忘运营商的景观的完整图片，其中包括许多新颖的属性和运营商之间关系的结果，包括考虑因素在混凝土运营商上，计算遗忘和计算复杂性的结果。我们的目标是提供指导，帮助用户选择运营商最适合其应用要求。
translated by 谷歌翻译
我们提出了一种使用绑架过程，在给定的答案集编程（ASP）规则集（ASP）规则集方面生成可能的查询证明，该过程仅根据输入规则自动构建了陈腐的空间。给定一组（可能是空的）用户提供的事实，我们的方法会渗透到需要查询的任何其他事实，然后输出这些额外的事实，而无需用户需要明确指定所有占有无误的空间。我们还提出了一种方法，以生成与查询的理由图相对应的一组定向边缘。此外，通过不同形式的隐式术语替换，我们的方法可以考虑用户提供的事实并适当修改绑架解决方案。过去的绑架工作主要基于目标定向方法。但是，这些方法可能导致并非真正声明的求解器。关于实现绑架的绑架者，例如Clingo ASP求解器，做出的工作要少得多。我们描述了可以直接在Clingo中运行的新型ASP程序，以产生绑架解决方案和定向边缘集，而无需修改基础求解引擎。
translated by 谷歌翻译
归纳逻辑编程是一种机器学习，其中从示例中了解了哪些逻辑程序。该学习通常相对于作为逻辑程序提供的一些背景知识发生。本文介绍了底部预处理，一种在ILP系统上生成初始约束的方法必须考虑。底部预处理将思想应用于逆征集到现代ILP系统。逆存在是一种有影响力的早期ILP方法，促进了progol。本文还提供$ \ Bot $ -popper，这是现代ILP系统Popper的底部预处理的实施。实验显示，底部预处理可以降低ILP系统的难题的学习时间。当问题中的背景知识量大时，这种减少可能是特别重要的。
translated by 谷歌翻译
混合MKNF的逻辑（最少的知识和否定为失败）是一种强大的知识表示语言，它优雅地将ASP（答案集编程）与本体结合在一起。析取规则是基于正常规则的推理的理想扩展，通常是为正常知识基础设计的语义框架，需要进行大量重组以支持分离规则。另外，人们可以通过诱导普通知识基础的集合来提高正常规则的特征，以支持脱节规则，每个知识库具有相同的身体和一个原子。在这项工作中，我们将一组正常的知识基础称为脱节知识基础的头脑。关于是否可以使用带有头切的FixPoint构造来表征分歧混合MKNF知识库的语义是否出现问题。早些时候，我们已经证明可以将头切割与FIXPOINT运算符配对，以捕获分离的混合MKNF知识库的两值MKNF模型。三个值的语义扩展了两个值的语义，具有表达部分信息的能力。在这项工作中，我们提出了一个Fixpoint构造，该构造使用操作员迭代地捕获了三个值模型的混合MKNF知识库模型，该构造具有脱节规则。该特征还捕获了分离逻辑程序的部分稳定模型，因为程序可以表示为具有空的本体论的分离混合MKNF知识库。我们详细阐述了正常混合MKNF知识库的AFT（近似固定点理论）之间的特征和近似值之间的关系。
translated by 谷歌翻译
Posibilistic Logic是处理不确定和部分不一致信息的最扩展方法。关于正常形式，可能性推理的进步大多专注于字幕形式。然而，现实世界问题的编码通常导致非人（NC）公式和NC-To-Clausal翻译，产生严重的缺点，严重限制了字符串推理的实际表现。因此，通过计算其原始NC形式的公式，我们提出了几种贡献，表明可能在可能的非字词推理中也是可能的显着进展。 {\ em首先，我们定义了{\ em possibilistic over非词素知识库，}或$ \ mathcal {\ overline {h}} _ \ sigma $的类别，其中包括类：可能主义的喇叭和命题角 - NC。 $ \ mathcal {\ overline {h}} _ \ sigma $被显示为标准喇叭类的一种NC类似的。 {\ em hightly}，我们定义{\ em possibilistic非字词单元分辨率，}或$ \ mathcal {u} _ \ sigma $，并证明$ \ mathcal {u} _ \ sigma $正确计算不一致程度$ \ mathcal {\ overline {h}} _ \ sigma $成员。 $ \ Mathcal {Ur} _ \ \ Sigma $之前未提出，并以人为人的方式制定，这会让其理解，正式证明和未来延伸到非人类决议。 {\ em第三}，我们证明计算$ \ mathcal {\ overline {h}} _ \ sigma $成员的不一致程度是多项式时间。虽然可能存在于可能存在的逻辑中的贸易课程，但所有这些都是字符串，因此，$ \ mathcal {\ overline {h}} _ \ sigma $ of to是可能的主要推理中的第一个特征的多项式非锁友类。
translated by 谷歌翻译
在科学和工程领域中，搜索优化问题是很多。长期以来，人工智能为搜索算法和旨在解决和建模搜索优化问题的宣言编程语言的发展做出了贡献。自动推理和知识表示是AI的子场，这些子场尤其归属这些发展。许多流行的自动推理范式为用户提供支持优化语句的语言。召回整数线性编程，MAXSAT，优化满意度模型理论和（约束）答案集编程。这些范式在其语言上以它们在计算解决方案上表达质量条件的方式差异很大。在这里，我们提出了一个所谓的扩展权重系统的统一框架，以消除范式之间的句法区别。它们使我们能够看到不同自动推理语言提供的优化语句之间的基本相似性和差异。我们还研究了提议的系统的形式属性，这些系统立即转化为可以在我们的框架内捕获的范式的形式属性。在逻辑编程（TPLP）的理论和实践中考虑的考虑因素。
translated by 谷歌翻译
我们从逻辑和公式大小方面概念化了解释性，在非常一般的环境中给出了许多相关的解释性定义。我们的主要兴趣是所谓的特殊解释问题，旨在解释输入模型中输入公式的真实价值。解释是一个最小尺寸的公式，（1）与输入模型上的输入公式一致，（2）将所涉及的真实价值传输到全球输入公式，即每个模型上。作为一个重要的例子，我们在这种情况下研究了命题逻辑，并表明在多项式层次结构的第二级中，特殊的解释性问题是完整的。我们还将在答案集编程中提供了此问题的实施，并研究了其与解释N-Queens和主导集合问题的答案有关的能力。
translated by 谷歌翻译
归纳逻辑编程（ILP）的目标是学习解释一组示例的程序。直到最近，大多数关于ILP的研究有针对性的学习药品计划。 ELASP系统改为了解回答设置程序（ASP）。学习这种表达计划大大扩大了ILP的适用性;例如，启用偏好学习，学习常识知识，包括默认和例外，以及学习非确定性理论。 ILASP的早期版本可以考虑Meta-Level ILP方法，该方法将学习任务作为逻辑程序编码，并将搜索委派给ASP求解器。最近，ILASP已经向一种新的方法转移，这是由冲突驱动的SAT和ASP求解器的启发。该方法的基本思想称为冲突驱动的ILP（CDILP），用于迭代地对假设的搜索进行交互，所述约束的产生，所述约束的产生，其解释了当前假设不包括特定示例的原因。这些覆盖约束允许ilasp不仅仅排除当前假设，而是整整类的假设，不满足覆盖约束。本文正规规范了CDILP方法，并介绍了CDILP的ILASP3和ILASP4系统，该系统被证明比以前的ILASP系统更可扩展，特别是在存在噪声的情况下。逻辑编程理论与实践的考虑（TPLP）。
translated by 谷歌翻译
我们从答案集编程的民间传说中占据了一个想法，即选择，完整性约束以及限制规则格式足以回答集编程。我们在这里的逻辑的背景下详细说明了这个想法的基础，并展示了如何通过定义从扩展的逻辑原则派生。然后，我们提供了一种AUSTERE形式的逻辑程序，可以用作类似于古典逻辑中的联合常规表的逻辑程序的正常形态。最后，我们采取关键的想法，并为ASP初学者提出建模方法，并说明如何使用它。
translated by 谷歌翻译
归纳逻辑编程（ILP）是一种机器学习的形式。ILP的目标是诱导推广培训示例的假设（一组逻辑规则）。随着ILP转30，我们提供了对该领域的新介绍。我们介绍了必要的逻辑符号和主要学习环境;描述ILP系统的构建块;比较几个维度的几个系统;描述四个系统（Aleph，Tilde，Aspal和Metagol）;突出关键应用领域;最后，总结了未来研究的当前限制和方向。
translated by 谷歌翻译