迈克尔·伯恩雷特;简·马利;斯特凡·沃尔特兰 选择逻辑及其计算特性。 （英语） Zbl 07596156号 Artif公司。智力。 311，文章ID 103755，24 p.（2022）. 总结：定性选择逻辑（QCL）和连接选择逻辑（CCL）是偏好处理的形式主义，尤其是QCL在人工智能领域已经得到了很好的建立。到目前为止，这些逻辑的分析需要逐个案例进行，尽管它们有几个共同的特征。这需要一个更通用的选择逻辑框架，其中QCL和CCL以及它们的一些派生是特定的实例化。我们提供了这样一个框架，一方面可以方便地定义新的选择逻辑，另一方面可以在统一的设置中检查不同选择逻辑的属性。特别地，我们研究了强等价性，这是非经典逻辑中理解公式简化的核心概念，以及计算复杂性。我们的分析还得出了QCL和CCL的新结果。例如，我们证明了关于选择逻辑公式的首选模型的主要推理任务对于QCL和CCL是（Theta_2^{mathsf{P}}）-完成的，而对于一个新引入的选择逻辑是（Delta_2^{mathsf{P}{）-完全的。选择逻辑理论的优选模型蕴涵的复杂性从（mathsf{coNP}）到（Pi_2^{mathsf}P}}）不等。 引用于2文件 MSC公司： 68泰克 人工智能 关键词：选择逻辑;偏好;强等价;复杂性 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Bernreiter}等人，Artif。智力。311，文章ID 103755，24 p.（2022；Zbl 07596156） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Arora，S。；Barak，B.，《计算复杂性：现代方法》（2009），剑桥大学出版社·Zbl 1193.68112号 [2] 鲍曼，R。；Strass，H.，《在基于逻辑的知识表示形式中表征强等价性的抽象逻辑方法》（Baral，C.；Delgrand，J.P。；Wolter，F.，《知识表示与推理原理：第十五届国际会议论文集》。《知识表示和推理原理：第十五届国际会议论文集》，KR 2016，南非开普敦，2016年4月25日至29日（2016），AAAI出版社），525-528 [3] 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