基于扩展规则的推理方法研究

发布时间：2019-11-24 14:00

【摘要】：自动推理是人工智能领域的重要研究内容之一,推理方法的设计与实现是核心。作为与归结推理方法互补的推理方法,扩展规则推理方法得到了国内外众多学者的认可。扩展规则作为自动推理领域一种新的推理规则,在特定测试用例上有着独有的特性和优势。目前扩展规则推理方法的研究主要集中在命题逻辑领域完备推理算法,在命题逻辑领域不完备推理算法以及非经典逻辑领域推理算法上目前仍处于起步阶段。本文针对命题逻辑,设计并实现了基于扩展规则的不完备推理框架。并且在此基础上,将扩展规则引入非经典逻辑,设计并实现了典型非经典逻辑——命题模态逻辑的扩展规则推理方法。众多推理问题在求解过程中均可转化为SAT问题的求解,局部搜索由于贪心模式的收敛性和随机模式的多元性能够很大程度地加快SAT求解算法的速度,本文将该思想和扩展规则深入结合。由于极大项的变换方式过于机械,导致扩展规则方法处理公式的规模比较局限。本文针对扩展规则推理求解问题的特性,利用子句集中的“极大项”概念设计了一种反向求解策略,进而设计并实现基于扩展规则推理的局部搜索算法的框架。在此基础上,为了使得极大项搜索过程更加适配该框架,提出了一种基于精确格局检测实现和双向半扩展规则策略的两阶段局部搜索算法ERACC(Extension Rule based on Accurately Configuration Checking)。在完善命题逻辑领域推理框架的基础上,本文进一步将扩展规则推理方法推广到命题模态逻辑领域中。根据Kripke语义模型针对S5公理系统提出了一种基于扩展规则推理的并行命题模态逻辑推理算法(Parallel Propositional Modal Clausal Reasoning based on Novel Extension Rule,PPMCRNER),并与串行算法作了大量对比。本文提出的扩展规则类算法从不同角度提升了命题逻辑和非经典逻辑的推理效率。基于扩展规则推理的局部搜索算法突破了传统扩展规则推理对公式规模的局限,求解效率有了极大提高,使得扩展规则推理方法不再受公式规模制约,可以用于知识编译和可能性推理等多方面的应用。PPMCRNER算法在不可满足的子句集上的推理具有良好的加速比,为高时间复杂性的模态推理方法的进一步研究提供了一种可行方案。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP181

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本文编号：2565469