摘要
由于最近的进展，人工智能规划已经成为多种应用的基础技术。其中最突出的是在“能力”级别上的自动化Web服务组合（WSC），其中服务是根据先决条件和对本体概念的影响来描述的。将WSC作为规划来处理的一个关键问题是，本体不仅是形式词汇；它们还将概念之间可能的关系公理化。这些公理对应于行动和变更文献中所称的“完整性约束”，应用web服务本质上是一种信念更新操作。众所周知，信念更新所需的推理比本体本身的推理更难。在当前的规划工具中，对信念更新的支持受到严重限制。
我们的第一个贡献在于确定了WSC的一个有趣的特殊情况，它既重要又容易处理。这种特殊情况，我们称之为“前向效应”，其特征是web服务应用程序的每个分支都至少包含一个新常量，该常量是由web服务生成的输出。我们表明，在这种情况下，信念更新所需的推理简化为本体本身的标准推理。这涉及并扩展了“基于消息”的WSC的当前概念，在WSC中，通过对单个消息的“局部性”的强烈假设（通常是隐含的或非正式的），消除了对信念更新的需要。我们澄清了前向效应案例的计算特性，并指出了与不确定性下规划的标准概念之间的密切关系，表明后者的有效工具可以成功地应用于前者。
此外，我们确定了一个重要的子案例，称为“严格远期效应”，其中存在不确定性下的实际规划汇编。这使我们能够利用离线规划工具以通用形式解决基于消息的WSC，该形式涉及强大的本体，并且需要对概念之间的部分匹配进行推理。我们提供的经验证据表明，使用Conformant-FF作为底层规划师，这种方法可能非常有效。
