Jul, 2015

表格逻辑编程中的规划

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TL;DR论文介绍了 Picat 计划器及其实现，以及在国际计划竞赛（IPC）2014 中使用的几个领域的规划模型，证明表格逻辑编程对计划的有效性，强调建模的重要性，并在示例模型中提出了几种建模技术，从设计状态表示以促进数据共享和对称性打破，用运算编码操作以进行有效的前置条件检查和状态更新，到整合领域知识和启发式算法。
发现论文，激发创造
  • 使用表格逻辑编程解决 Petrobras 规划问题

    本研究介绍了在 Picat 语言中开发的计划程序，利用 Prolog 和 tabling 的核心建模和求解功能，以优化 Petrobras 方案的运输计划，通过使用 tabling 技术，我们可以实现更好的运行时效率和更好的计划质量。

    May, 2014

  • 基于知识的规划的范畴表示语言和计算系统

    本文提出了基于范畴论概念的 C - 集合和双推出重写 (DPO) 的计划表示的一种替代方法，其可以有效处理支持所有层次域抽象的关于世界状态的结构化知识，提供了使用知识图谱和关系型数据库对世界状态和计划更新建模的形式语义，相较于经典规划表示，在处理隐含前提和效果上具有优越性，提供了一种更有结构的框架来建模和解决规划问题。

    May, 2023

  • PITA 系统：带表和答案包含的不确定推理

    本文介绍了概率逻辑编程（PLP）及其相关技术（如 PRISM、Possibilistic Logic Programming 等），并展示了 PITA 系统如何能够高效支持 PLP、PRISM 和 PLP。

    Jul, 2011

  • XSB：使用表格逻辑编程扩展 Prolog

    该论文调查了 TLP 及其在 XSB Prolog 中的实现应用，同时讨论了 XSB Prolog 如何在动态改变代码和多线程环境下支持 tabling 以提高程序效率，并应用到程序分析和语义 Web 的查询中。

    Dec, 2010

  • 在经典规划方案中实现组合性编码

    本文采用范畴论的数学理论和图形语法对 PDDL 中的领域、问题和计划进行模型建模，通过将行动视为不同字面意义之间的映射，以描述动作之间的依赖性和选定的方案，并提供了一种图形语法和线性记法，以便推断计划的每一步所使用的替代方案。

    Jul, 2021

  • 由实际到逻辑再到实践：从原始数据中创造符号词汇、行动和模型的规划方法

    本文介绍了一种自主学习的方法，通过无标注的高维真实值机器人轨迹，自动学习抽象状态和动作的可推广的基于逻辑的关系表示，形成了自动发明的类似 PDDL 的领域模型。通过确定性设置的实证结果表明，仅凭少量机器人轨迹就可以学习到强大的抽象表示，所学的关系表示包括但超越了高级动作的经典直观概念，并且学习的模型使得规划算法能够扩展到以前超出手工构思抽象的任务范围。

    Feb, 2024

  • 自主系统的时间规划通过区间逻辑可满足性

    自动规划中的时间规划、规划图表、并发关系和可扩展性的研究。

    Jun, 2024

  • 学习基于一阶符号计划的基础表达

    本研究提出了一种新的学习规划模型的方法，其既有组合方法学习清晰的动作模板，又能够从图像空间中产生动作模板，这是结合前两种方法的优势的一步。

    Apr, 2022

  • 基于 Horn 描述逻辑本体的规划表达能力（技术报告）

    本文通过基于 DL 本体的规划来解决开放世界状态约束，并提出了一种新的编译方案，即基于 DL 查询重写为具有分层否定的 Datalog 的标准 PDDL，以应对更具表现力的 DL，同时还证明了我们的方法可以优于以前的 DL 本体规划工作。

    Mar, 2022

  • 大规模场景中预计算 Datalog 评估计划

    本文介绍一种用于优化 Datalog 查询的索引技术，通过确定最佳索引方案及 Datalog 规则的适当排列来降低内存消耗并优化查询效率，结果表明在不损失效率的情况下，内存使用显著减少。

    Jul, 2019