MMAug, 2020

基于 Answer Set Programming 的定性理论编码和推理的一般方法

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TL;DR这篇论文提出了使用 ASP 作为一个统一的形式化语言来解决需要定性推理和非定性推理的问题，提出了一族可以处理任何二进制关系资料的 ASP 编码，并且在真实数据集的实验中进行了评估。
qualitative reasoningqualitative calculiaspformalismreal-world applications
发现论文，激发创造
  • 针对抽象论证的改进答案集编程编码

    本文使用 ASP 系统 clingo 提供的条件量词的析取形式，提供了三种著名的辩论语义的新编码，这些编码不仅比以前的版本更简洁，而且在标准基准测试中也表现优异，从而为高级辩论系统的高效解决方案的设计提供了一步关键。

    Jul, 2015

  • 个体人类推理的量化符号方法

    本文使用非单调推理和计算机科学中的答案集编码（ASP）来形式化作为认知原则的文献发现，建立一个名为‘plausibility’的推理概念，并将其用于测试现有实验的效果并解释不同的多数响应。

    May, 2022

  • 超越 NP 问题：量化回答集

    本文提出了一种名为 ASP (Q) 的新语言，引入了程序稳定模型上的量词，进一步拓展了 Answer Set Programming 的建模能力，可以直接对多项式层次中的问题进行建模。

    Jul, 2019

  • 利用答案集程序设计的技术提升抽象论证系统

    本文通过实验比较了原有编码与新的 metasp 编码，提供了最近引入的基于解析的基础语义的新编码，结果表明 metasp 方法在编码问题的复杂性适当反映的情况下表现良好。

    Aug, 2011

  • 不完全信息的定量答案集编程规划

    文章介绍一种基于 Answer Set Programming (ASP) 的不完整信息规划的通用方法，提出使用量化 Answer Set Programming (QASP) 来解决符合和条件型规划问题，并介绍了一款基于翻译的 QASP 求解器用于将量化逻辑程序转换为量化布尔公式 (QBF) 进而求解。

    Aug, 2021

  • 使用 Answer Set Programming 进行定性空间推理的轨迹演算

    本研究提出了两个基于允许轨迹属性的轨迹演算版本，并用 ASP 程序实现。本文实现了几个不同的编码，包括一个能够对 ASP 中的任何定性演算进行编码的广义程序。我们使用真实世界数据集对所有提出的编码进行实验评估，结果表明最佳实现可扩展到 250 条轨迹的输入，对于发现一致的配置而言，相比之前的 ASP 实现有了显著的提高。

    Apr, 2018

  • 使用答案集编程对心理学知识的形式化及其应用

    本文介绍了如何使用 ASP 建立心理学领域的知识形式化，以更加准确的研究、比较和验证理论。作者应用 ASP 技术，对短期记忆机制进行了形式化描述，进而预测用户与图形界面的交互。

    Jul, 2010

  • ASP (Q) 的高效求解器

    本文介绍了一种新的 Answer Set Programming with Quantifiers ASP (Q) 的实现方式，它构建在 qasp 的基础上，具有更高效的编码过程和自动选择多个 QBF-solving 后端的算法选择策略，具有比 qasp 更好的性能表现。

    May, 2023

  • 稳定 - 不稳定语义：超越 NP 的普通逻辑程序

    提出一种基于逻辑编程的建模范式，将 ASP 和 QBF 的最佳特性相结合，实现对高层次搜索问题的编码。

    Aug, 2016

  • 非基础规则在答案集编程中的威力

    该论文提出了一种新的 ASP 编码模式，通过利用实际问题的大规则来编码难题，尤其针对 NP 问题能提供更强的表达能力，并且提供基于规则分解技术的解决方案，初步的基准测试表明，放弃固定程序的简便方式可以显著提高速度。

    Aug, 2016