保罗·莫雷廷;安德烈·帕塞里尼;罗伯托·塞巴斯蒂亚尼 用于加权模型集成的高级SMT技术。 （英语） Zbl 1478.68328号 Artif公司。智力。 275, 1-27 (2019). 摘要：加权模型集成（WMI）是一种新的形式主义，它将加权模型计数（WMC）推广到混合域上，以离散变量和连续变量以及它们之间的关系为特征进行概率推理。WMI的计算要求非常高，因为它需要显式枚举所有可能的真理赋值以进行集成。事实证明，组件缓存策略对WMC非常有效，但由于算术约束引起的紧耦合，很难在这种形式中应用。在本文中，我们提出了一种新的WMI公式，它允许利用基于SMT的谓词抽象技术的力量来设计高效的推理过程。一种新的算法将要集成的模型数量的大幅减少与其有效枚举相结合。在合成数据和真实数据上的实验结果表明，与原始WMI公式以及现有的混合推理替代方案相比，计算性能有了显著提高。 引用于三文件 MSC公司： 68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等） 68层37 人工智能背景下的不确定性推理 关键词：概率推理;可满足性模理论;加权模型计数;加权模型集成 软件：LattE公司;数学SAT;夏普 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Morettin}等人，Artif。智力。275，1-27（2019年；Zbl 1478.68328） 全文： 内政部 参考文献： [1] 穆罕默德·阿夫沙尔，哈迪；斯科特·桑纳（Scott Sanner）；Webers，Christfried，代数约束图形模型的闭式吉布斯采样（AAAI（2016）） [2] Albarghouthi，Aws；Loris D'Antoni；Samuel Drews；Nori，Aditya V.，量化项目偏差，CoRR（2017） [3] 巴克斯，法希姆；Shannon Dalmao；Pitassi，Toniann，《使用回溯搜索解决#SAT和贝叶斯推理》，J.Artif。智力。研究，34，1，391-442（2009）·Zbl 1182.68294号 [4] 巴多尼，维莱达；Nicole Berline；De Loera，耶稣；科普，马提亚斯；米歇尔·弗涅，《如何在单纯形上积分多项式》，数学。计算。，80, 273, 297-325 (2011) ·Zbl 1216.68120号 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