MMJul, 2019

具有超量化的增量式答案集编程

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TL;DR本文提出一种增量接地方法，用于回答设置中的推理任务的重复执行。该方法使得逻辑程序的实例化在一系列相互类似的输入上重复接地时的速度得到提高。我们同时呈现了该方法的理论基础，说明了重复评估策略，并报告了我们的实验结果。
发现论文，激发创造
  • 针对逻辑程序的定制简化超级自然推理体系的增量维护

    介绍了使用优化的过程生成一系列单调增长的命题程序的新策略，这些命题程序可以更新和重复使用，因此结合后续输入会降低更新成本，特别是在后期迭代中，并报道了 OPT 的实现和性能，是 TPLP 的待考虑论文。

    Aug, 2020

  • System Predictor: 答案集语义下逻辑程序的规模估计器

    本文研究了答案集编程中如何解决难以计算的组合搜索问题，提出了一个名为 Predictor 的估计程序规模的系统，并探讨了在答案集编程重写工具 Projector 和 Lpopt 中使用该系统的潜力。

    Mar, 2023

  • 懒惰模型扩展：将基础与搜索交错

    论文提出一种延迟递归地进行理论理解，克服现有策略中的瓶颈问题，用于处理 ASP、FO (.)、Zinc 等类似的知识表示语言的模型生成问题。

    Feb, 2014

  • 基于程序级方法的回答集语义下逻辑程序修订

    本文提出了一种基于答案集语义下的逻辑程序修订方法，通过三种评价方式确定用程序 P 修订后的答案集，同时满足了 AGM 修订原则和更新逻辑程序的特征。

    Jul, 2010

  • 个性化 PageRank 编程：一种局部可归类一阶概率逻辑

    本文提出了一种适合近似局部接地的一阶概率语言，在实验中通过权值学习得出更高的准确性，并且与数据库大小无关的接地时间以及将学习并行化可实现数量级的加速。

    May, 2013

  • 函数的有限可导引理：一次一致性之旅

    通过对逻辑编程领域中的回答集编程（ASP）进行分析，我们提出了一种精细化的方法，描述了 ASP 程序的特征，以及在一些情况下决策问题的半决策解法和用于生成有限扩展的基础步骤。

    May, 2024

  • Answer-Set 程序更新简史

    该研究论文概述了与稳定模型语义下逻辑程序更新相关的主要方法和挑战，探讨了在信仰和规则更新方面存在的一些区别。

    Dec, 2021

  • 提升惰性基础 ASP 求解技术 —— 重启、相位保存、启发式等

    本研究提出了一种适用于 lazy-grounding ASP 求解器的新适应性方法，包括重启、相位保存、领域无关的启发式以及学习子句删除等，成功地提高了求解能力，并发现在某些情况下存在负面影响，表明需要与其他求解器相同的 portfolio solving。

    Aug, 2020

  • 非安全底部 ASP 程序的调试：技术和图形化工具

    提出了一种新的 ASP 程序调试方法，该方法基于非基础程序中所涉及的非基础规则，通过问答能够精确定位程序中的错误。这种调试器集成在 ASPIDE 中，使用 WASP 进行实现。

    Aug, 2018

  • 基于概率逻辑编程系统 Fusemate 的自下而上语义引量

    本文介绍了 Fusemate 概率逻辑编程系统，该系统的推理引擎包括一个基于变量消除的概率推理方法和一个推理组件。Fusemate 采用自下而上的方式，以动态地创建大小不同的分布。我们通过插入基于查询的关联测试来控制产生的地面子句数量，并通过包含 “时间” 的示例演示了该方法。在高分支问题方面，我们的实验表明相比于最先进的概率逻辑编程系统，Fusemate 具有竞争性或更好的性能。

    May, 2023