msc68n中最近的zbMATH文章 https://zbmath.org/atom/cc/68N 2022-09-13T20:28:31.338867Z 未知作者 韦克泽格 书评:K.D.Lee,《编程语言基础》 https://zbmath.org/1491.00035 2022-09-13T20:28:31.338867Z “威廉,莱茵哈德” https://zbmath.org/authors/?q=ai:wilhelm.reinhard 回顾[Zbl 1384.68001]。 第49届EATCS自动机、语言和编程国际会议,ICALP 2022,巴黎,2022年7月4日至8日 https://zbmath.org/1491.68012 2022-09-13T20:28:31.338867Z 本卷的文章将单独审查。上一次座谈会见[Zbl 1465.68009]。 RankPL:一种定性概率编程语言 https://zbmath.org/1491.68039 2022-09-13T20:28:31.338867Z “里恩斯特拉,特兹” https://zbmath.org/authors/?q=ai:rienstra.tjitze 摘要:本文介绍了RankPL,它是一种基于Spohn排序理论的概率编程语言的定性变体。广义地说,RankPL可以用来表示和推理那些通过区分“正常”和“意外”事件而表现出的不确定性的过程。RankPL允许(迭代)修改替代程序状态的排名,并支持各种类型的推理,包括诱因和因果推理。我们介绍了这种语言,它的指称语义,和一些实际例子。我们还讨论了可供下载的RankPL实现。整个系列见[Zbl 1367.68004]。 \textsc{lp2normal}——扩展逻辑程序的规范化工具 https://zbmath.org/1491.68040 2022-09-13T20:28:31.338867Z “波曼森,乔里” https://zbmath.org/authors/?q=ai:bomanson.jori 摘要:答案集编程(ASP)具有丰富的基于规则的建模语言,用于编码搜索问题。虽然常规规则是语言中最简单的规则类型,但是为了简化复杂条件和约束的建模,已经引入了各种形式的扩展规则。规范化意味着用功能相同的正常规则集替换这种扩展规则。在这个系统描述中,我们介绍了\textsc{lp2normal},这是一个最先进的规范化器,它充当由grounder生成的基本逻辑程序的过滤器,例如\textsc{gringo}。它提供了转换选择规则、基数规则和权重规则的选项,并使用类似的技术重写优化语句。生成的逻辑程序是对缺乏扩展规则支持的工具的适当输入,特别是。我们概述了该工具当前支持的规范化技术,并总结了其特性。此外,我们还讨论了标准化的典型应用场景,例如在没有直接支持基数约束或伪布尔约束的情况下,使用后端解算器实现对答案集的搜索。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 概率逻辑程序设计中推理与解释的复杂性 https://zbmath.org/1491.68041 2022-09-13T20:28:31.338867Z “科兹曼,法比奥G” https://zbmath.org/authors/?q=ai:cozman.fabio-g “毛阿,丹尼斯D。” https://zbmath.org/authors/?q=ai:maua.denis-德拉塔尼 摘要:一个流行的概率逻辑编程语言家族将逻辑程序与独立的概率事实相结合。我们研究了非循环/确定/分层/正态/析取命题/关系概率逻辑程序的边际推理、最可能解释和最大后验计算的复杂性。我们证明了复杂度类\(\varSigma_k\)和\(\mathsf{PP}^{\varSigma\uk})(对于不同的\(k\)值)和\(\mathsf{NP}^\mathsf{PP}\)都是通过这样的计算得到的。整个系列见[Zbl 1367.68004]。 有界树的答案集求解 https://zbmath.org/1491.68042 2022-09-13T20:28:31.338867Z “费希特,约翰尼斯K。” https://zbmath.org/authors/?q=ai:fichte.johannes-克劳斯 “赫彻,马库斯” https://zbmath.org/authors/?q=ai:hecher.markus “莫拉克,迈克尔” https://zbmath.org/authors/?q=ai:morak.michael “沃特兰,斯特凡” https://zbmath.org/authors/?q=ai:woltran.stefan 摘要:参数化算法是一种更有效地解决困难问题的方法,因为输入的特定参数很小。本文将这一思想应用于答案集编程领域。为此,我们提出了两种程序的图表示法,利用它们的树宽度作为参数。Treewidth大致衡量程序内部结构与树的相似程度。我们的主要贡献是设计参数化动态规划算法,如果给定程序的树宽度和权重有界,则该算法在线性时间内运行。与以前的工作相比,我们的算法处理ASP的完整语法。最后,我们报告了一个经验评估,它显示了低树宽度基准实例的良好运行时行为,特别是在计算答案集时。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 恶性循环原理与ASP语言集合的形成 https://zbmath.org/1491.68043 2022-09-13T20:28:31.338867Z “盖尔方德,迈克尔” https://zbmath.org/authors/?q=ai:gelfond.michael “张远林” https://zbmath.org/authors/?q=ai:zhang.yuanlin 摘要:本文以集合逻辑程序设计语言为背景,对庞加莱和罗素的恶性循环原理进行了研究。我们扩展了先前介绍的语言\(\mathcal{A}\log\)与聚合,允许无限集和几个额外的集合相关的结构,对知识表示和教学有用。此外,我们还提出了一种替代形式化的原始VCP,并将其融入到新语言\(\mathcal{S}\log^+\)的语义中,这样可以更自由地构造集合并在编程规则中使用它们。我们证明了,对于没有析取和无限集的程序,\(\mathcal{S}\log^+\)中聚合的形式语义与其他几种已知语言的形式语义一致。然而,它们的直观和形式化语义基于完全不同的思想,似乎比\(\mathcal{S}\log^+\)更复杂。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 \(\mathsf{Harvey}\):ASP中的随机测试系统 https://zbmath.org/1491.68044 2022-09-13T20:28:31.338867Z “格雷勒,亚历山大” https://zbmath.org/authors/?q=ai:gressler.alexander “奥奇,约翰内斯” https://zbmath.org/authors/?q=ai:oetsch.johannes “汤姆皮茨,汉斯” https://zbmath.org/authors/?q=ai:tompits.hans 摘要:我们介绍了一个用于答案集编程(ASP)中随机测试的工具\(\mathsf{Harvey}\),它允许合并约束来指导测试输入的生成。由于ASP的声明性质,可以说,与传统的软件开发相比,对测试的需求更少。然而,实践表明,当更复杂的方法不可行时,仍然需要进行测试。在这方面,随机试验被认为是一种简单而有效的方法。本文描述的方法允许对答案集程序进行随机测试,其中测试输入的生成和测试结果的确定都是使用ASP本身实现的:测试输入空间由ASP规则定义,测试输入选择的一致性通过XOR抽样实现。这使得通过在过程中添加更多的ASP约束来超越简单的随机测试。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 NoHR:将XSB-Prolog与owl2配置文件集成,甚至更进一步 https://zbmath.org/1491.68045 2022-09-13T20:28:31.338867Z “洛佩斯,卡洛斯” https://zbmath.org/authors/?q=ai:lopes.carlos-博尔赫斯·洛佩斯·卡洛斯·罗伯托 “诺尔,马提亚斯” https://zbmath.org/authors/?q=ai:knorr.matthias “莱特,乔昂” https://zbmath.org/authors/?q=ai:leite.joao 摘要:我们介绍了最新的、经过实质性改进的NoHR版本,它是一个推理机,用于回答由描述逻辑中的OWL本体和逻辑编程中的一组非单调规则组成的混合理论的查询。虽然将这两种知识表示和推理方法的独特特性结合起来的需要源于实际应用,但由于它们在语义上的巨大差异,它们的集成在理论上仍然具有挑战性。NoHR已经被开发为广泛使用的本体编辑器Protégé的插件——事实上,它是第一个针对Protégé的混合推理器,建立在专门用于OWL和规则的推理器的组合之上——但是它也可以作为一个库使用,允许它在其他环境和应用程序中集成。与之前的NoHR版本相比,这是第一个支持所有多项式OWL概要文件的版本,甚至更多,允许它与不适合单个概要文件的现实世界本体一起使用。此外,NoHR现在已经增强了与规则引擎的集成,该引擎支持大量标准的内置Prolog谓词,这些谓词大大扩展了NoHR的可用性。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 子程序查询的答案集程序 https://zbmath.org/1491.68046 2022-09-13T20:28:31.338867Z “雷德,克里斯托夫” https://zbmath.org/authors/?q=ai:redl.christoph 摘要:答案集编程(ASP)是一种声明式编程范式。本文讨论了两个相关的限制,并提出了一种新的建模技术来克服这些限制:(1)关于程序答案集集合的元推理一般只能通过外部后处理实现,而不能在程序内部进行。这就禁止了基于对(子程序)程序的答案集的查询的答案直接继续推理。(2) 饱和编程技术利用析取ASP程序的答案集的最小准则来解决co-\(\mathsf{NP}\)难问题,这些问题通常涉及检查某个域中所有对象的属性是否成立。但是,该技术先进,不易被一般ASP用户应用;此外,饱和编码中默认否定的使用是有限的。本文提出了一种在析取程序中对正常子程序进行勇敢而谨慎的查询回答的方法,以解决限制(1)。查询答案由整个程序的每个答案集中的一个专用原子表示,这也为饱和编码的更直观的替代方案铺平了道路,并允许在这种编码中使用默认的否定,这解决了限制(2)。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 解释答案集程序和扩展中的不一致性 https://zbmath.org/1491.68047 2022-09-13T20:28:31.338867Z “雷德,克里斯托夫” https://zbmath.org/authors/?q=ai:redl.christoph 摘要:答案集编程(ASP)是一种基于非单调逻辑程序的著名问题解决方法。\textsc{hex}-程序用外部原子扩展ASP,以访问任意外部信息。本文研究了不一致的ASP-和\textsc{hex}-程序,即不具有答案集的程序,并引入了一种新的不一致原因的概念,根据输入事实来描述它们的不一致性。这个问题主要是由即将到来的优化\textsc{hex}-程序算法的应用程序引起的。进一步的应用可以在ASP调试中找到。然后我们分析了与计算这种不一致原因相关的推理问题的复杂性。最后,我们提出了析取ASP中的元编程编码,它可以计算给定的正常逻辑程序的不一致原因,并给出了计算一般逻辑程序不一致原因的基本过程算法。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 Moviola:用多点答案集编程解释动态逻辑程序 https://zbmath.org/1491.68048 2022-09-13T20:28:31.338867Z “萨班库,奥克特” https://zbmath.org/authors/?q=ai:sabuncu.orkunt “莱特,乔昂” https://zbmath.org/authors/?q=ai:leite.joao 摘要:基于因果拒绝的更新语义为动态逻辑程序(DLP)赋予了意义,DLP是一系列逻辑程序,每个程序都更新前面的逻辑程序。尽管在这些更新语义下,dlp已经被翻译成了应答集编程(ASP)的逻辑程序,但它们并没有带来高效和易于使用的实现。这主要是因为这种转换的目的是离线求解,在某种意义上,产生的逻辑程序被提供给一个答案集解算器来计算当前DLP的模型,对于将来的任何更新,整个过程必须从头开始重复。我们的目标是利用多镜头ASP来解决这一问题,它由一个不断变化的程序的迭代答案集计算组成,而不是每一步都从头开始。为此,我们开发了一个名为Moviola的系统,利用多镜头答案集解算器Clingo。使用该系统,用户可以交互式地编写DLP,更新DLP,动态地根据各种语义计算其模型。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 自动合成:一种分布式的观点 https://zbmath.org/1491.68049 2022-09-13T20:28:31.338867Z “马斯霍尔,安卡” https://zbmath.org/authors/?q=ai:muscholl.anca 摘要:分布式算法本质上是很难得到正确的,而一个主要的挑战是提出用于错误检测和恢复的自动化技术。这次谈话将调查分布式监视器和控制器综合的最新结果。整个系列见[Zbl 1388.68010]。 符号堆模许可理论研究 https://zbmath.org/1491.68050 2022-09-13T20:28:31.338867Z “德姆瑞,圣潘” https://zbmath.org/authors/?q=ai:demri.stephane-p “洛兹,艾蒂安” https://zbmath.org/authors/?q=ai:lozes.etienne “卢吉兹,丹尼斯” https://zbmath.org/authors/?q=ai:lugiez.denis 摘要:我们解决了带有符号堆的分离逻辑的蕴涵问题,符号堆允许列表谓词和内存单元的权限,这些对于表示堆区域的所有权至关重要。在无许可的情况下,已知蕴涵问题在P中。本文设计了新的决策过程来解决可满足性和蕴涵问题,这些问题由许可理论参数化。这允许使用解算器处理手头的许可理论,而不依赖于形状分析。我们还证明了在计算权限和二叉树共享等几种权限模型下,没有列表谓词的蕴涵问题是coNP完全的,而对于部分权限,问题则是P问题。此外,当添加列表谓词时,我们证明了当权限公式的蕴涵问题在coNP中时,假设写权限可以被拆分成任意多个读权限,则蕴涵问题是coNP完全的。最后,我们证明了任意无限宽布尔权限模型的蕴涵问题是coNP完备的。整个系列见[Zbl 1388.68010]。 基于距离度量学习的软件缺陷预测模型 https://zbmath.org/1491.68051 2022-09-13T20:28:31.338867Z “金,聪” https://zbmath.org/authors/?q=ai:jin.cong 软件缺陷预测是分析软件质量和降低开发成本的重要手段。软件生命周期中的数据可以用来预测软件缺陷。目前,已有许多SDP模型被提出;然而,他们的表现并不总是理想的。在现有的许多基于机器学习的预测模型中,样本之间的距离度量对SDP模型的性能有着重要的影响。此外,大多数样本通常是类不平衡的。针对这些问题,本文提出了一种新的基于代价敏感学习(CSL)的距离度量学习方法,并将其应用于大边际分布机(LDM)中,以取代传统的核函数。此外,还研究了基于CSL的LDM的改进和优化,并将改进的LDM作为SDP模型,称为CS-ILDM。随后,将所提出的CS-ILDM应用于来自NASA度量数据程序库的五个公开可用数据集,并将其性能与其他现有的SDP模型进行了比较。实验结果表明,本文提出的CS-ILDM不仅具有良好的预测性能,而且可以降低预测失误的成本,避免样本类别不平衡的影响。 流动性很重要:从错误定位源代码的控制流图中学习特性 https://zbmath.org/1491.68052 2022-09-13T20:28:31.338867Z “妈,易凡” https://zbmath.org/authors/?q=ai:ma.yi-风扇 “李明” https://zbmath.org/authors/?q=ai:li.ming.6|李明.9 |李明.3 |李明|李明.5 |李明.4 |李明.1 |李明.2 |李明.7 |李明.8 小结:Bug定位在软件维护中起着重要的作用。传统的研究从词法的角度来处理源代码,而最近的一些研究表明,开发程序结构有助于改进bug定位。控制流图(CFG)是一种应用广泛的图形表示方法,它本质上代表程序结构。虽然使用图神经网络进行特征学习是一种简单易行的方法,并且已经在各种软件挖掘问题中被证明是有效的,但是这种方法是不合适的,因为CFG中的相邻节点在语义上可能是完全无关的。另一方面,前面的语句可能会影响后续语句在执行路径上的语义,我们称之为控制流图的\texdit{flowing nature}。本文提出了一种新的缺陷定位模型cFlow,它采用了一种特殊设计的基于流的GRU来从CFG中进行特征学习。基于流的GRU利用CFG表示的程序结构沿执行路径传输语句的语义,这反映了\textit{flowing nature}。在广泛应用的实际软件项目上的实验结果表明,cFlow明显优于最新的bug定位方法,这表明从CFG中利用程序结构相对于\textit{flowing nature}有利于改进bug定位。 本体查询:数据日志回击 https://zbmath.org/1491.68059 2022-09-13T20:28:31.338867Z “卡尔,安德烈” https://zbmath.org/authors/?q=ai:cali.andrea 摘要:在本教程中,我们将讨论本体查询的问题,即根据由事实(数据)和推理规则(本体)构成的理论来回答查询的问题。在科学文献中,存在着各种各样的本体语言,查询处理的复杂程度各不相同。我们认为\(\mathrm{Datalog}^\pm\)是一个源于Datalog的语言家族,是一个强大的本体查询工具。为了说明Datalog的回归所带来的影响,我们展示了main \(\mathrm{Datalog}^\pm\)背后的基本范例以及一些最新的扩展。我们还针对某些情况提出了一些有效的查询处理技术。整个系列见[Zbl 1398.68031]。 重新访问数据日志进行关联数据推理 https://zbmath.org/1491.68062 2022-09-13T20:28:31.338867Z “罗塞特,玛丽·克里斯汀” https://zbmath.org/authors/?q=ai:rousset.marie-克莉丝汀 “阿泰西亚,曼纽尔” https://zbmath.org/authors/?q=ai:atencia.manuel “大卫,杰罗姆” https://zbmath.org/authors/?q=ai:david.jerome “Jouanot,法布里斯” https://zbmath.org/authors/?q=ai:jouanot.fabrice “帕洛比,奥利弗” https://zbmath.org/authors/?q=ai:palombi.olivier “乌利安娜,费德里科” https://zbmath.org/authors/?q=ai:ulliana.federico 摘要:链接数据提供了对大量、持续增长的开放数据和RDF格式的本体的访问,这些数据和本体描述了这些实体上的实体、链接和属性。将关联数据与推理相结合,为语义网的实现铺平了道路。在这个调查中,我们描述了RDF本体和数据库的统一框架,我们称之为演绎RDF三元组。它包括给RDF三元组配上数据日志推理规则。这种规则语言允许以统一的方式捕获在实践中有用的OWL约束,例如属性传递性或对称性,但也可以捕获与许多感兴趣领域中的用户实际相关的领域特定规则。该框架的表现力和通用性说明了该框架用于建模链接数据应用程序和开发推理算法。特别是,我们展示了它是如何将链接数据中的数据链接问题建模为可能分散数据的推理问题。我们还解释了如何能够有效地从语义Web本体和数据库中提取具有形式保证的表达模块,同时有效地控制它们的简洁性。在实际数据集上进行的实验证明了该方法的可行性及其在数据集成和信息提取方面的实用性。整个系列见[Zbl 1398.68031]。 用答案集编程实现最佳粒度浓缩器的自动综合 https://zbmath.org/1491.68069 2022-09-13T20:28:31.338867Z “达勒姆,马克” https://zbmath.org/authors/?q=ai:dahlem.marc “贾恩,特里普蒂” https://zbmath.org/authors/?q=ai:jain.trippi “施耐德,克劳斯” https://zbmath.org/authors/?q=ai:schneider.klaus.1 “吉尔曼,迈克尔” https://zbmath.org/authors/?q=ai:gillmann.michael 摘要:集中器是一个具有\(N\)个输入和\(M\leq N\)输出的电路,可以将任何给定的\(K \ leq M\)有效输入的子集路由到\(M\)输出的\(K\)。集中器电路是许多并行算法的重要组成部分。然而,优化集中器电路的设计是一个具有挑战性的课题,已经在许多研究论文中得到了考虑。在这篇文章中,我们展示了如何使用答案集编程来自动生成可证明最佳尺寸的集中器电路。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 具有嵌套锁的异步程序验证 https://zbmath.org/1491.68105 2022-09-13T20:28:31.338867Z “阿提格,穆罕默德·法乌兹” https://zbmath.org/authors/?q=ai:atig.mohamed-法乌兹 “布瓦贾尼,艾哈迈德” https://zbmath.org/authors/?q=ai:bouajjani.ahmed “纳拉扬,库马尔K。” https://zbmath.org/authors/?q=ai:narayan.kumar-k “塞瓦桑,普拉卡” https://zbmath.org/authors/?q=ai:saivasan.prakash 摘要:在本文中,我们考虑由多个并行运行的递归线程组成的异步程序。每个螺纹都配有一套多套。线程可以创建任务并将其发布到多个集合中,或者从自己的集合中读取任务。此外,它们可以通过一组有限的锁同步。本文证明了这类异步程序的可达性问题即使在嵌套锁策略下也是不可判定的。然后我们证明了当不允许在任务之间持有锁时,可达性问题变得可判定(Exp space complete)。最后,我们证明了当除了前面的限制之外,线程总是从相同的状态读取任务时,这个问题是NP完全的。整个系列见[Zbl 1388.68010]。 基于模型计数的软件可靠性量化 https://zbmath.org/1491.68113 2022-09-13T20:28:31.338867Z “条伯,塞缪尔” https://zbmath.org/authors/?q=ai:teuber.samuel “威格尔,亚历山大” https://zbmath.org/authors/?q=ai:weigl.alexander 小结:关键软件应进行验证。但是,在功能正确性证明不成立的情况下,如何处理呢?在这种情况下,需要对软件进行评估,以估计使用软件的风险。在本文中,我们致力于用一种形式化的方法来评估关键软件的可靠性,根据其功能规范来衡量软件的可靠性。我们精确地支持有界C程序,在源代码中将函数规范作为假设和断言给出。我们统计和分类各种程序运行,以计算可靠性作为失败的程序运行(违反断言)与所有终止运行的比率。我们的方法包括准备程序翻译,通过软件边界模型检查器(\textsc{cbmc})将C程序简化为SAT实例,以及提供可靠评估的精确或近似模型计数。我们使用不同的模型计数器在超过24个示例上评估我们的原型实现。我们展示了我们的管道的可行性和相对于竞争对手的优势。整个系列见[Zbl 1482.68004]。 Catnap:用答案集编程生成约束组合测试集 https://zbmath.org/1491.68189 2022-09-13T20:28:31.338867Z “班巴拉,穆苏诺里” https://zbmath.org/authors/?q=ai:banbara.mutsunori 井上,胜美 https://zbmath.org/authors/?q=ai:inoue.katsumi “Kaneyuki,Hiromasa” https://zbmath.org/authors/?q=ai:kaneyuki.hiromasa “冈本,藤田” https://zbmath.org/authors/?q=ai:okimoto.tenda “肖布,托尔斯滕” https://zbmath.org/authors/?q=ai:schaub.torsten-h “哦,藏起来” https://zbmath.org/authors/?q=ai:soh.takehide “田村,直玉” https://zbmath.org/authors/?q=ai:tamura.naoyuki 摘要:我们开发了一种基于答案集编程(ASP)的约束组合测试(CCT)测试集生成方法。生成的catnap系统接受CCT实例的事实格式,并将其与用于生成测试套件的一阶编码相结合,该编码随后可由任何现成的ASP系统解决。我们通过将我们的方法与通过专用实现获得的最广为人知的界限进行经验对比来评估该方法的有效性。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 plasp3:实现有效的ASP规划 https://zbmath.org/1491.68190 2022-09-13T20:28:31.338867Z “迪莫普洛斯,雅尼斯” https://zbmath.org/authors/?q=ai:dimopulos.yannis “格布瑟,马丁” https://zbmath.org/authors/?q=ai:gebser.martin “勒尼,帕特里克” https://zbmath.org/authors/?q=ai:luhne.patrick “罗梅罗,哈维尔” https://zbmath.org/authors/?q=ai:romero.javier “肖布,托尔斯滕” https://zbmath.org/authors/?q=ai:schaub.torsten-h 小结:我们描述了PDDL到ASP转换器plasp的新版本。首先,它扩大了可接受的PDDL特性的范围。其次,它包含了新颖的规划编码,有些是受SAT规划的启发,有些则是利用ASP的特性,如良好的基础。它们都是为处理多值流而设计的,以便同时捕获PDDL和SAS规划格式。第三,通过多点ASP求解,它提供了先进的规划算法,也借鉴了SAT规划。因此,plasp为我们提供了一个基于ASP的框架来研究统一环境下的各种规划技术。最后,我们在一个实证分析中证明这些技术对ASP计划的绩效有显著的影响。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 带外部源访问的答案集编程 https://zbmath.org/1491.68191 2022-09-13T20:28:31.338867Z “艾特,托马斯” https://zbmath.org/authors/?q=ai:eiter.thomas “卡明斯基,托比亚斯” https://zbmath.org/authors/?q=ai:kaminski.tobias “雷德,克里斯托夫” https://zbmath.org/authors/?q=ai:redl.christoph “舒勒,彼得” https://zbmath.org/authors/?q=ai:schuller.peter “温齐尔,安东尼乌斯” https://zbmath.org/authors/?q=ai:weinzierl.antonius 摘要:对外部信息的访问是答案集编程(ASP)的一个重要需求,这是当今一种蓬勃发展的声明式问题解决方法。外部访问不仅包括不同格式的数据,还包括更一般的计算结果,而且可能是双向信息交换。提供这样的访问是一个很大的挑战,尤其是在语义和高效计算方面是否应该在通用级别上支持它。在本文中,我们考虑在使用\textsc{dlvhex}系统的外部信息访问下使用ASP解决问题。后者通过特殊的外部原子来促进这种访问,后者是程序规则和外部源之间的双向API风格的接口。\textsc{dlvhex}系统具有灵活的插件架构,允许使用多个预定义和用户定义的外部原子,这些原子可以在Python或C++中实现。我们考虑如何使用ASP范式来解决问题,并具体讨论在这种情况下如何使用外部原子,并举例说明。作为一个展示,我们演示了一个使用语义Web技术的HEX程序的开发,并讨论了实现过程的细节。整个系列见[Zbl 1398.68031]。 上下文推理:通常鸟可以诱拐地飞 https://zbmath.org/1491.68202 2022-09-13T20:28:31.338867Z “迪茨·萨尔达尼亚,艾曼纽·安娜” https://zbmath.org/authors/?q=ai:dietz-萨尔达尼亚·艾曼纽·安娜 “霍尔多布勒,斯特芬” https://zbmath.org/authors/?q=ai:holldobler.steffen “佩雷拉,卢伊斯·莫尼兹” https://zbmath.org/authors/?q=ai:moniz-佩雷拉·路易斯 摘要:我们提出了一种新的基于弱完成语义(WCS)的上下文推理逻辑程序设计方法,后者已成功地应用于各种人类推理任务的建模。WCS的一个特性是关于未定义原子的开放世界假设。这是一个不同于其他常见逻辑编程语义的特性,这种特性在建模人类推理时似乎是合适的。尽管如此,我们已经注意到,著名的Tweety默认推理示例,最初由Reiter介绍,在WCS下不能直接建模。因此,为了解决这个问题,并以Pereira和Pinto的观察点为灵感,我们发展了一个上下文推理的概念,并为此引入了上下文逻辑程序。我们重新考虑WCS的形式属性,并验证它们是否仍然有效。最后,我们阐述了上下文诱因,并表明在新方法中不仅可以很好地模拟原始Tweety示例,还可以使用更复杂的示例,其中上下文起着重要的作用。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 从逻辑程序设计和非单调推理到计算论证等 https://zbmath.org/1491.68211 2022-09-13T20:28:31.338867Z “托尼,弗朗西丝卡” https://zbmath.org/authors/?q=ai:toni.francesca 摘要:近年来,辩论在人工智能中越来越流行,它支持多种活动和推理形式。本文将追溯人工智能中两种著名的论证形式(抽象论证和基于假设的论证)的逻辑规划和非单调推理的起源。最后,演讲将讨论人工智能的最新发展,利用计算论证,特别是支持协同决策。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 关于使用\textit{clingo}求解混合答案集的教程 https://zbmath.org/1491.68217 2022-09-13T20:28:31.338867Z “卡明斯基,罗兰” https://zbmath.org/authors/?q=ai:kaminski.roland “肖布,托尔斯滕” https://zbmath.org/authors/?q=ai:schaub.torsten-h “万科,菲利普” https://zbmath.org/authors/?q=ai:wanko.philipp 摘要:答案集编程(ASP)已成为知识表示和推理的一种既定范式,尤其是在解决知识密集型组合优化问题时。ASP将简单而丰富的建模语言与高性能的求解技术相结合,使得学术界和工业界对ASP的兴趣与日俱增。为了进一步推动这一发展,并使ASP适合于现实世界的应用程序,必须为其配备方便地集成到软件环境和添加补充形式的推理的方法。在本教程中,我们将描述如何在ASP system\texdit{clingo}中解决这两个问题。首先,我们概述了\textit{clingo}的应用程序编程接口(API)的特性,这些特性对于多点ASP求解(一种处理不断变化的逻辑程序的技术)至关重要。通过实现两种典型的推理模式,即基于分枝定界的优化和增量ASP求解来说明这一点。然后,我们转而设计用于集成互补推理形式的API,并在处理差异约束集成的广泛案例研究中对此进行了详细说明。我们将展示如何将这些约束的语法添加到建模语言中并无缝地合并到基础过程中。然后我们详细地发展了一个相应的差分约束理论传播子,并给出了它是如何集成到\textit{clingo}的求解过程中的。整个系列见[Zbl 1398.68031]。 答案集编程中遗忘的鸟瞰图 https://zbmath.org/1491.68218 2022-09-13T20:28:31.338867Z “莱特,乔昂” https://zbmath.org/authors/?q=ai:leite.joao 摘要:遗忘是一种操作,它允许从知识库中删除不再相关的中间变量,同时保留其余变量之间的所有关系(直接和间接)。当在答案集编程的背景下进行研究时,已经提出了许多不同的遗忘方法,遵循不同的直觉,遵循不同的属性集。这篇演讲将以鸟瞰的方式呈现由多年来在答案集编程背景下定义的遗忘的属性和运算符组成的复杂景观,放大由所谓的强持续性的表述引发的最新发现,基于答案集程序与遗忘原子模化结果之间的强等价性的一种性质,它似乎最好地编码了遗忘操作的要求。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 答案集规划及其在规划与多智能体系统中的应用 https://zbmath.org/1491.68221 2022-09-13T20:28:31.338867Z “儿子,川曹” https://zbmath.org/authors/?q=ai:son.tran-曹操 摘要:本文介绍了答案集编程在规划和多智能体系统中的一些应用。它强调了在这些应用中基于答案集编程技术的好处。它还描述了一类多智能体规划问题,这类问题很难回答集合规划问题。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 动作语言混合语言 https://zbmath.org/1491.68225 2022-09-13T20:28:31.338867Z “布里克,亚历克斯” https://zbmath.org/authors/?q=ai:brik.alex “雷梅尔,杰弗里” https://zbmath.org/authors/?q=ai:remmel.jeffrey-b 摘要:本文介绍了动作语言(\mathcal{AL})到Hybrid \(\mathcal{AL})的扩展。Hybrid\(\mathcal{AL}\)中的程序既指定了一个转换图,也指定了用于观察fluent和执行动作的相关计算。\(\mathcal{AL})的语义是根据应答集编程(ASP)定义的。类似地,Hybrid \(\mathcal{AL})的语义是使用Hybrid ASP定义的,它是ASP的扩展,允许规则控制任意算法的顺序执行。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 混合惰性接地和CDNL搜索求解答案集 https://zbmath.org/1491.68262 2022-09-13T20:28:31.338867Z “温齐尔,安东尼乌斯” https://zbmath.org/authors/?q=ai:weinzierl.antonius 摘要:高效的最先进的答案集求解器分为两个阶段:首先建立输入程序,然后应用基于冲突驱动的nogood学习(CDNL)的搜索。后者提供了优越的搜索性能,但前者对许多ASP程序造成了指数级的内存需求。惰性接地避免了这种接地瓶颈,但表现出较差的搜索性能。这里的方法旨在达到两个世界的最佳效果:接地和解算是交错的,但有一个解算组件不同于接地组件。解决组件在nogoods上工作,采用冲突驱动的第一UIP学习并支持启发式。猜测是对表示适用规则的原子进行的,原子可以是真、假或必须是真,而且没有商品有一个独特的头文字。lazy-grounding组件与解算器松散耦合,可能会生成比需要更多的基础实例,这避免了每当解算器从一个搜索分支移动到另一个搜索分支时重新接地。该方法在新的ASP求解器Alpha中实现。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 基于答案集编程的护士排班 https://zbmath.org/1491.90082 2022-09-13T20:28:31.338867Z “多达罗,胭脂红” https://zbmath.org/authors/?q=ai:dodaro.carmine “马拉茶,马可” https://zbmath.org/authors/?q=ai:maratea.marco 摘要:护士排班问题(NSP)是一个由给定的实际约束条件分配护士轮班的组合问题。在过去的几年里,有人提出了几种方法来解决不同的NSP变体。本文介绍了一种针对这些变体之一的ASP编码,其要求已由一家意大利医院提供。我们还设计了第二种编码来计算“最优”调度。最后,对意大利医院提供的实际数据进行了实验分析。结果是非常积极的:最先进的ASP系统Clingo能够在几分钟内计算出一年的时间表,并且即使考虑到100多名护士,它的规模也很好。整个系列见[Zbl 1367.68005]。 混合代谢网络完成 https://zbmath.org/1491.92061 2022-09-13T20:28:31.338867Z “弗里欧,克莱门斯” https://zbmath.org/authors/?q=ai:frioux.clemence “肖布,托尔斯滕” https://zbmath.org/authors/?q=ai:schaub.torsten-h “舍尔霍恩,塞巴斯蒂安” https://zbmath.org/authors/?q=ai:schellhorn.sebastian “西格尔,安妮” https://zbmath.org/authors/?q=ai:siegel.anne “万科,菲利普” https://zbmath.org/authors/?q=ai:wanko.philipp 摘要:代谢网络在生物学中起着至关重要的作用,因为它们捕捉了生物体内的所有化学反应。虽然许多模式生物都有高质量的网络,但研究较少的生物网络往往质量较差,并且存在不完整性。为此,我们在之前的工作中引入了一种基于ASP的方法来完成代谢网络。虽然这种定性方法允许恢复中度降级的网络,但无法恢复高度降级的网络。这是因为它忽略了捕捉反应速率的定量约束。为了解决这个问题,我们提出了一种混合方法来完成代谢网络,将我们的定性ASP方法与定量方法相结合,以获取反应速率。我们首先正式调和现有的化学计量和拓扑方法,以统一的形式完成网络。在此基础上,我们开发了一种混合的ASP编码,并利用ASP系统Clingo的理论推理能力来求解实际中具有线性约束的逻辑程序。我们用大肠杆菌的代谢网络对我们的方法进行了实证评估。我们的分析表明,我们的新方法比单纯的定性或定量方法产生的结果要高得多。整个系列见[Zbl 1367.68005]。