×

等式推理启发法的比较。 (英语) Zbl 0970.68156号

Bibel,Wolfgang(编辑)等人,《自动扣除》。应用的基础。第2卷:系统和实现技术。多德雷赫特:Kluwer学术出版社;0-7923-5132-0(套))。申请。日志。序列号。9, 361-382 (1998).
总结:我们提出并实证评估了为定理证明器开发控制启发式的概念。主要重点是演示启发式可以如何使用哪些知识,以及这些知识在搜索过程中提供了哪些收获(以及在使用这些知识时会遇到哪些其他障碍)。从简单的统计标准开始,我们提出了符号的函数解释,这些符号必须通过使用有关给定问题的知识来选择(并且通常还需要一些实验才能使其正确)。第三类启发式涉及所用微积分的知识以及与此微积分相关的公式的相似性。有了这些知识,就可以进行面向目标的控制。
第四种启发式尝试通过使用学习来摆脱用户将知识编码为控制启发式的参与。通过重新对与手头问题相似的问题进行证明,同时仍然沿着该领先证明给出的路径进行灵活搜索,学习启发式可以用于解决领域中越来越难的问题。通过首先使用简单的问题(由其他启发式方法之一解决)来解决稍微困难一些的问题,然后使用这些问题来解决稍微更困难的问题,以此类推,证明程序可以以自举的方式,学习足够的知识,最终解决非常困难的问题,而无需用户尝试参数设置。
在我们的实验中,我们将这四种类型的控制启发式的比较建立在实例化的基础上,以便使用完成方法进行纯粹的等式推导。我们使用TPTP库中的域来评估和比较各个启发式。我们还描述了应该使用某些启发式的情况。我们不讨论这里介绍的启发式的公平性。如前所述,公平是一种主要具有理论意义的财产,在实践中几乎不重要。由于本章的目的是实验性的,因此具有实践性,因此不适合处理公平问题。尽管如此,我们想指出的是,当使用具有“合理”参数设置的启发式时,所呈现的大多数启发式确实是公平的。
关于整个系列,请参见[Zbl 0948.00014号].

MSC公司:

68吨15 定理证明(演绎、解析等)(MSC2010)

软件:

TPTP公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用