Jan, 2024

在动态知识图谱中实现基于 SPIN 的描述时态动态算法的策略

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TL;DR计划和推理是最近逻辑和计算机科学研究中的重要问题，本研究提出了一种将行为嵌入到描述逻辑（DL）中的框架，用于表示和推理行为，并提出了一种算法来处理行动的各种情况。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 知识与行动描述语言 A

    本文介绍 Ak，作为 A 行动描述语言的一个扩展，能够处理影响知识的行动，包括感知行动和非确定性行动，同时在假设推理的查询语言中包括条件和循环的复杂计划，并提出了 Ak 域描述到认识逻辑程序的翻译。

    Apr, 2004

  • 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

  • 使用线性时间微积分理论模拟动态系统

    本文研究在一个规范上执行广泛的推断任务的可行性，通过将 IDP3 扩展到与动态规范相关的领域中使用的多种推断技术。

    May, 2014

  • STRIPS 行动发现

    本文提出一种新算法来无监督地合成 STRIPS 动作模型，并通过多种实验表明所学习的动作模型可以泛化到未见过的规划实例。

    Jan, 2020

  • 用于非常表达性描述逻辑的实用推理

    本文介绍了一种算法，能够在考虑一般性概念包含公理和角色层级的情况下，决定具有传递和逆角色以及功能约束的 DL ALC 的可满足性，同时研究了这类 DL 的可决定性的限制，并描述了一系列优化技术，这些技术对于获得具有实际问题良好性能的决策过程实现至关重要。

    May, 2000

  • 发现内在空间时间逻辑规则以解释人类行为

    本文提出了一个基于空间 - 时间逻辑规则的知识推动建模框架来分析人类行动，该算法使用期望最大化来优化规则生成器和模型参数，并具有广泛的应用前景。

    Jun, 2023

  • 语义方法在认知规划中的可决定性（扩展版）

    利用动态认知逻辑（DEL）的多代理规划在处理非确定性、部分可观察性和任意知识嵌套方面具有广泛应用的行动形式主义中，我们通过一种新颖的语义方法达到可决定性的目标。我们展示了该框架具有可决定的特性，并研究了其他扩展的交换公理以实现更复杂的 DEL 的决定性。

    Jul, 2023

  • 表达能力描述逻辑的实际推理

    本文提出了一个算法，用于决定具有传递性和逆作用的角色，角色层次结构和限定数量限制的 A LC 的可满足性，并研究了这种 DL 族的决策能力极限。

    May, 2000