Aug, 2023

弱约束 ASP 中的行为逻辑悖论

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TL;DRAI 技术的崛起在面对法律、社会和伦理规范敏感的各种应用中需要决策支持，而规范推理是德意志逻辑的领域，在解决著名的基准问题（德意志悖论）方面存在挑战，并且缺乏高效的计算工具。本文使用 Answer Set Programming (ASP) 来解决这些不足，并展示了如何利用弱约束编码和解决几个著名的德意志悖论。通过抽象和概括这种编码，我们提出了一种将 ASP 与弱约束组合的方法论来翻译规范系统的方法。该方法应用于 “道德” 版本的 Pac-man 游戏中，我们得到了与相关作品相当的性能，但是结果更加符合伦理要求。
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发现论文，激发创造
  • 利用可能性理论对答案集语义进行特征化和扩展

    本文介绍了新的 Possibilistic ASP (PASP) 模型语义，其中规则被解释为对可能性分布的约束，并且在这些约束的特殊模型中识别为可能主义答案集。此外，我们还发现一种新形式的析取，称为弱析取，其计算复杂性比传统析取容易。

    Nov, 2013

  • 目标导向的约束答案集程序设计的证明

    使用基于约束的谓词应答集编程的查询驱动自顶向下执行模型 s (CASP) 生成完整解释树，为 ASP 应答集提供最小化且易于转化为自然语言的解释，显著促进了 ASP 程序理解和操作的可行性。

    Sep, 2020

  • 学习 Answer Set Programming 中的弱约束

    本文提出了一种新的学习框架，“从有序答案集学习”，它允许在答案集编程（ASP）中学习弱约束条件，它是在归纳逻辑编程领域的一项贡献，我们提出了一种新的算法 ILASP2，它基于正常规则、选择规则、硬约束和弱约束等假设，能够有效地学习 ASP 程序，尤其是在学习 ASP 没有弱约束条件的程序时，相对于之前的方法能够更加高效。

    Jul, 2015

  • 使用 s (LAW) 进行带有行动裁量的自动法律推理

    自动法律推理在智能合约和自动决策中的应用日益受到关注，然而伦理和法律问题使得自动推理器在人能理解的术语中进行理由指明变得必要。本文提出使用 s (CASP) 来建模不确定性和其他模糊概念，并实现了一个框架来模拟、推理和证实适用法规，并通过翻译和基准测试了一个代表性用例，即 “Comunidad de Madrid” 的学生录取标准。

    Jan, 2024

  • 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

  • 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

  • 再探可能性答案集编程

    本文介绍了一种基于可能逻辑的新 ASP 模型，称为 Possibilistic answer set programming（PASP）。通过将对 PASP 程序中的规则的确定性附加到每个规则上，我们提出了一种更加合适的 PASP 语义，并且该框架可以轻松使用标准 ASP 求解器实现。

    Mar, 2012

  • 一种基于多值权重知识库的可退化推理复杂度与可扩展性研究

    本篇论文研究了多层感知器的逻辑解释，以及在描述逻辑和多偏好语义下加权知识库的防御性推理问题，并提出了新的 ASP 编码和关键字搜索解决方案。

    Mar, 2023

  • 基于启发式分解的答案集计算优化

    该研究提出了一种新的优化方法，基于树分解技术和启发式算法，可以将一个输入的逻辑程序转化为一个等价的程序以提高 ASP 系统的求解效率，并在实验中验证了其有效性。

    Dec, 2018

  • 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