Well-Founded Semantics for Extended Logic Programs with Dynamic Preferences
本文描述了具有两种否定类型的逻辑程序的良基语义的扩展。在这个扩展中，关于规则之间的偏好的信息可以用逻辑语言表达并动态地导出。这是通过使用保留的谓词符号和命名技术来实现的。规则之间的冲突尽可能根据导出的偏好信息来解决。优先逻辑程序的良基结论可以在多项式时间内计算。一个法律推理的例子说明了这种方法的实用性。
1996-02-01 cs.AI
CNRS CRIStAL UMR 8189（法国国家科学研究中心晶体实验室（UMR 8189））；Université Lille 1（里尔第一大学）；INRIA Lille（里尔法国国家信息与自动化研究所）；University of Bremen（不来梅大学）
We study query containment in three closely related formalisms: monadic disjunctive Datalog (MDDLog), MMSNP (a logical generalization of constraint satisfaction problems), and ontology-mediated queries (OMQs) based on expressive description logics and unions of conjunctive queries. Containment in MMSNP was known to be decidable due to a result by Feder and Vardi, but its exact complexity has remained open. We prove 2NEXPTIME-completeness and extend this result to monadic disjunctive Datalog and to OMQs.
2020-10-22 cs.AI cs.LO
Preferred well-founded semantics for logic programming by alternating fixpoints: Preliminary report
我们分析的问题定义良基语义有序逻辑程序在一个通用的框架内交替不动点理论的基础上。我们首先表明，现有的答案集的方法来偏好的泛化是太弱的设置中的有理有据的语义。然后，我们指定了一些非正式的但直观的标准，并提出了一个语义框架的偏好处理，更适合于定义良好的语义有序逻辑程序。新方法的适用性是确信的事实，许多有吸引力的属性是由我们的语义满足。特别是，我们的语义仍然是正确的各种现有的答案集语义，同时它成功地克服了他们的推广的弱点，良好的基础语义。最后，我们指出如何现有的首选的有理有据的语义可以在我们的语义框架内捕获。
2002-07-15 cs.AI
Disjunctive Logic Programs with Inheritance
本文提出了一种新的知识表示语言DLP<，它通过继承扩展了析取逻辑程序设计（具有强否定）。继承的增加增强了语言的知识建模功能，提供了带有异常的默认推理的自然表示。给出了DLP<的一种声明性模型论语义，它推广了析取逻辑程序的回答集语义.通过对经典非单调问题的编码说明了该语言的知识建模特点。分析了DLP<的复杂性，证明了继承不会引起任何计算开销，因为DLP<中的推理与析取逻辑程序设计中的推理具有完全相同的复杂性。这一点被从DLP<到普通析取逻辑编程的有效翻译的存在所证实。使用这种翻译，一个支持DLP<语言的高级KR系统已经在DLV系统上实现，随后被集成到DLV中。
2001-06-28 cs.AI cs.LO
A Polynomial Translation of Logic Programs with Nested Expressions into Disjunctive Logic Programs: Preliminary Report
嵌套逻辑程序最近被引入，以便允许在答案集语义下的逻辑程序规则的头部和主体中的任意嵌套公式。嵌套表达式可以不受限制地使用合取、析取以及作为失败操作符的否定来形成。这为知识表示和推理提供了一个非常灵活和紧凑的框架。已有的结果表明，嵌套逻辑程序可以初等地转化为标准（非嵌套）析取逻辑程序，只需对体文字应用否定作为失败算子.这是非常实际的相关性，因为它允许我们评估嵌套的逻辑程序的手段，现成的析取逻辑编程系统，如DLV。然而，事实证明，这种简单的转换在最坏的情况下会导致指数爆破，尽管复杂性结果表明两种形式主义之间存在多项式转换。在本文中，我们接受了这一挑战，并提供了一个多项式的逻辑程序与嵌套表达式转换为析取逻辑程序。此外，我们表明，这种翻译是模块化的和（强）忠实。我们已经实现了简单的和高级的转换;生成的编译器作为DLV的前端，并在Web上公开提供。
2002-07-19 cs.AI cs.LO
Disjunctive Answer Set Solvers via Templates
University of Genova（热那亚大学）；University of Nebraska at Omaha（内布拉斯加大学奥马哈分校）
答案集编程是一种面向困难的组合搜索问题的声明式编程范式。答案集编程的一个基本任务是计算稳定的模型，即，逻辑程序的解。答案集求解程序是执行此任务的程序。判定一个析取程序是否有稳定模型的问题是$Σ^P_2$ -完全的.在析取逻辑编程中推理的高度复杂性是少数能够处理此类程序的求解器的原因，即DLV，GnT，Cmodels，CLASP和WASP。在本文中，我们表明，过渡系统引入Nieuwenhuis，Oliveras和Tinelli模型和分析可满足性求解器可以适用于析取答案集求解器。过渡系统提供了一个统一的视角，并使求解器的描述和比较变得清晰。它们可以有效地用于分析、比较和证明搜索算法的正确性，也可以启发析取答案集求解器设计的新思路。有鉴于此，我们介绍了一个通用的模板，占析取求解器中实现的主要技术。然后，我们说明了这个通用模板如何捕获求解器DLV，GnT和Cmodels。我们还展示了这个框架如何提供了一个方便的工具，设计新的求解算法，通过在不同的求解器中采用的技术相结合。
2015-10-06 cs.AI
Semantics for Possibilistic Disjunctive Programs
Universitat Politècnica de Catalunya（加泰罗尼亚理工大学）；Universidad de las Américas - Puebla（普埃布拉美洲大学）
本文定义了一种用于不确定、不完全和不一致信息建模的可能性析取逻辑规划方法。该方法引入了可能性选言分句的使用，它能够同时捕获知识库的不完整信息和不完整状态。将可能性逻辑程序看作是一种可能性逻辑理论，定义了一种基于回答集和可能性逻辑证明理论的可能性逻辑程序设计语义的构造方法.它表明，这种可能性语义的析取逻辑程序可以表征为一个不动点算子。它还表明，建议的可能性语义可以计算的决议算法和考虑最佳反驳从可能性逻辑理论。为了管理不一致的可能性逻辑程序，定义了不一致可能性模型间的偏好准则，并采用割集方法恢复不一致可能性知识库的一致性.该方法是在一个医疗场景中说明。
2011-06-03 cs.AI cs.LO cs.PL
Fuzzy Aggregates in Fuzzy Answer Set Programming
模糊回答集编程是一个描述性的框架，用于表示和推理模糊环境中的知识。然而，在具有模糊答案集语义的选言模糊逻辑程序（DFLP）中，模糊集合的不可用性阻碍了许多有趣问题的自然和简洁的表示。在本文中，我们扩展DFLP允许任意模糊聚集。我们定义了DFLP的模糊答案集语义与任意模糊聚集，包括单调，反单调，和非单调模糊聚集。我们表明，建议的模糊答案集语义既包含了原始的模糊答案集语义DFLP和经典的析取逻辑程序与经典的聚集的经典答案集语义，从而包含了经典的析取逻辑程序的经典答案集语义。我们表明，建议的模糊答案集的DFLP与模糊聚集是最小的模糊模型，因此是不可比的，这是一个重要的属性为非单调模糊推理。
2013-04-05 cs.AI
Expressiveness of Logic Programs under General Stable Model Semantics
University of Western Sydney（西悉尼大学）
近年来，已有研究将稳定模型语义推广到非Herbrand结构，为回答集编程提供了统一的框架和坚实的逻辑基础。本文主要研究一般稳定模型语义下正常程序和析取程序的表达性。对于无限结构，提出了一种从析取程序到正规程序的转换方法。在有限结构上，证明了某些析取程序在辅助谓词和辅助函数有界的条件下不可翻译为正常程序。证明了正常程序和选言程序在任意结构上的表现性等价于在有限结构上的表现性等价，并与NP在补下是否闭相一致.此外，为了获得精确的表达能力，还得到了逻辑程序类与二阶逻辑片段之间的互译性结果。
2014-12-02 cs.AI cs.LO
Well-Founded Argumentation Semantics for Extended Logic Programming
本文定义了扩展逻辑程序设计的论证语义，并证明了它与具有显式否定的良基语义的等价性。我们建立了一个一般的框架，在这个框架中，我们广泛比较这种语义的其他论证语义，包括那些粪，Prakken和Sartor。我们提出了一个一般的辩证证明理论，这些论证语义。
2002-07-10 cs.AI cs.LO
An Approach to Forgetting in Disjunctive Logic Programs that Preserves Strong Equivalence
Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学）；Griffith University（格里菲斯大学）
在本文中，我们研究了遗忘的析取逻辑程序，其中忘记一个原子从一个程序相当于减少该程序的签名。我们的目标是提供一种语法独立的方法，如果两个程序是强等价的，那么每个程序中忘记一个原子的结果也应该是强等价的。我们对遗忘的中心定义是不切实际的，但满足了这个目标：遗忘一个原子的特征是程序的SE结果集，这些SE结果没有提到要被遗忘的原子。然后，我们提供了一个等效的、实用的定义，其中，遗忘原子$p$是由程序中不提及$p$的那些规则以及通过从提及$p$的规则中的单个推理步骤获得的规则给出的。遗忘被证明有适当的属性，以及，有限的表征结果在一个温和的（在最坏的二次）爆破。最后，我们也得到了一个原型实现这种方法的遗忘。
2014-04-29 cs.AI cs.LO
Towards Automated Integration of Guess and Check Programs in Answer Set Programming: A Meta-Interpreter and Applications
带有析取的回答集编程（ASP）为声明式表示和解决难题提供了一个强大的工具。许多NP完全问题可以以非常简洁和直观的方式编码在逻辑程序的答案集语义中，其中编码反映了NP问题的典型“猜测和检查”性质：该属性以多项式大小的证书对应于程序的稳定模型的方式编码。然而，全析取逻辑程序（DLP）的问题解决能力是超越NP，并捕获一类问题的多项式层次的第二层。虽然这些问题也有一个明确的“猜测和检查”结构，但在DLP中找到反映这种结构的编码有时可能是一个不明显的任务，特别是如果“检查”本身是一个coNP完全问题;通常，这样的问题是通过交错单独的猜测和检查程序来解决的，其中检查由检查程序的不一致性来表达。本文提出了基于元解释技术的无头循环（扩展）析取逻辑程序到分层正（扩展）析取逻辑程序的一般变换。原始程序和变换后的程序的答案集是简单对应的，而且，原始程序的不一致性由变换后的程序的指定答案集指示。我们的转换促进了独立的“猜测”和“检查”程序，这往往是很容易获得，自动集成到一个单一的析取逻辑程序。我们的研究结果补充了最近的结果元解释在ASP中，并扩展方法和技术的声明性的“猜测和检查”的问题解决范式，通过ASP。
2005-01-28 cs.AI
University of Alberta（阿尔伯塔大学）
Combining the closed-world reasoning of answer set programming (ASP) with the open-world reasoning of ontologies broadens the space of applications of reasoners. Disjunctive hybrid MKNF knowledge bases succinctly extend ASP and in some cases without increasing the complexity of reasoning tasks. However, in many cases, solver development is lagging behind. As the result, the only known method of solving disjunctive hybrid MKNF knowledge bases is based on guess-and-verify, as formulated by Motik and Rosati in their original work. A main obstacle is understanding how constraint propagation may be…
2021-02-25 cs.AI
Founded (Auto)Epistemic Equilibrium Logic Satisfies Epistemic Splitting
IRIT University of Toulouse（图卢兹大学IRIT研究所）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Universität Potsdam（波茨坦大学）
在最近的研究中，两个熟悉的概念，从逻辑编程语义（无基集和分裂）的情况下，认知逻辑程序外推。知识分裂的属性提供了一种自然和模块化的方式来理解程序没有知识周期，但令人惊讶的是，只有满足Gelfond的原始语义（G91），在文献中的许多建议。另一方面，G91可能会遭受一种自我支持的，毫无根据的推导时，认知循环发挥作用。最近，这些推导的缺失也被形式化为认知语义学的一个属性，称为基础性。此外，还提出了第一个被证明满足成立性的语义，即所谓的成立自认知平衡逻辑（FAEEL）。在本文中，我们证明了FAEEL也满足知识分裂属性的东西，连同成立性，没有履行任何其他方法到目前为止。为了证明这一结果，我们提供了一个替代的特征FAEEL的G91与一个更简单的逻辑，我们称之为建立认知平衡逻辑（FEEL），这是某种程度上的外推稳定模型语义模态逻辑S5的组合。正在考虑接受TPLP。
2020-02-20 cs.AI cs.LO
Founded World Views with Autoepistemic Equilibrium Logic
udc（拉科鲁尼亚大学）；irit（图卢兹研究所）
Gelfond在1991年（G91）定义了认知规范（或程序），它是在引入主观文字的稳定模型语义下逻辑程序设计的扩展。主观文字允许检查某些常规文字在程序的所有（或部分）稳定模型中是否为真，这些模型收集在一个名为世界视图的集合中。一个认知程序可能会产生几种世界观，但在最初的G91语义学下，其中一些来自自我支持的推导。在过去的八年里，已经提出了几种替代方法来摆脱这些自我支持的世界观。不幸的是，他们的成功只能通过研究文献中的一组常见例子来衡量，因为没有正式的“自我克制”属性被定义。为了填补这一空白，我们在本文中扩展的概念，从标准的逻辑编程的认知情况下的无基集。我们定义了当一个世界观是建立在一些程序，并提出了任何语义的世界观总是成立的foundedness属性。使用反例，我们解释说，以前的方法违反成立性，并着手提出一个新的语义的基础上结合摩尔的自认知逻辑和皮尔斯的平衡逻辑。主要结果证明，这种新的语义准确地捕捉到了一套成立的G91世界观。
2019-02-20 cs.AI cs.LO
Stable-Unstable Semantics: Beyond NP with Normal Logic Programs
Helsinki Institute for Information Technology HIIT（赫尔辛基信息技术研究所）；Department of Computer Science Aalto University（阿尔托大学计算机科学系）
标准答案集程序设计（ASP）的目标是从多项式时间层次结构（PH）的第一层开始求解搜索问题。使用ASP处理NP之外的搜索问题就不那么简单了。析取逻辑程序的类提供了达到PH的第二级的最突出的方式，但是将相应的硬问题编码为析取程序通常需要复杂的技术，例如饱和或元解释。这种技术的应用很容易导致非专家无法访问的编码。此外，虽然析取ASP求解器通常依赖于对（co-）NP oracle的调用，但可能难以从输入程序中检测到oracle正在被访问的位置。在其他形式主义中，如量化布尔公式（QBF），底层oracle的接口更透明，因为它显式地记录在公式的量词前缀中。另一方面，从建模的角度来看，ASP比QBF具有优势。丰富的高级语言（如ASP-Core-2）提供了各种各样的原语，可以对搜索问题进行简洁而自然的编码。在本文中，我们提出了一种新的逻辑编程-基于建模范式，结合了ASP和QBF的最佳功能。我们开发了所谓的组合逻辑程序，其中预言机被直接转换为（正常的）逻辑程序本身。递归体现这种建设使逻辑编程任意高层次的PH值。我们开发了一个概念验证实现我们的新范式。本文件正在考虑被TPLP接受。
2016-08-15 cs.AI
Type-elimination-based reasoning for the description logic SHIQbs using decision diagrams and disjunctive datalog
Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院）；University of Oxford（牛津大学）；Wright State University（莱特州立大学）
我们提出了一种新的，类型消除为基础的方法推理的描述逻辑SHIQBS包括DL安全的规则。为此，我们首先建立了一个知识编译方法转换成一个有序的二叉决策图（OBDD），它代表了一个典型的模型的ALCIb知识库的术语部分。这个OBDD可以反过来被转换成析取数据集，并与知识库的断言部分合并，以执行组合推理。为了充分利用我们的技术SHIQbs，我们提供了一个逐步减少从SHIQbs ALCIb，保持可满足性和蕴涵的积极和消极的地面事实。所提出的技术被证明是最坏情况下的最优w.r.t.组合和数据复杂性，并容易承认扩展与地面合取查询。
2012-02-23 cs.AI cs.LO math.LO
Unfolding Partiality and Disjunctions in Stable Model Semantics
本文研究了部分和析取稳定模型的实现方法，其中，从逻辑程序中展开析取和析取，使得正常（无析取）程序的稳定模型的实现可以用作核心推理机。展开分两步进行。首先，它表明，部分稳定的模型可以捕获的总稳定的模型，使用一个简单的线性和模块化的程序转换。因此，部分稳定模型的推理任务，可以解决使用总稳定模型的实现。分离的部分稳定模型一直缺乏实现，现在可以作为翻译处理分离的情况。其次，它表明如何总的稳定模型的析取程序可以确定计算稳定模型的正常程序。因此，正常程序的稳定模型的实现可以用作实现析取程序的核心引擎。通过构造一个以该系统为核心的析取程序稳定模型计算系统，证明了该方法的可行性。最后将此系统的效能与目前最先进的析取程式专用系统dlv作比较。
2004-01-02 cs.AI
University of Alberta（阿尔伯塔大学）
The logic of hybrid MKNF (minimal knowledge and negation as failure) is a powerful knowledge representation language that elegantly pairs ASP (answer set programming) with ontologies. Disjunctive rules are a desirable extension to normal rule-based reasoning and typically semantic frameworks designed for normal knowledge bases need substantial restructuring to support disjunctive rules. Alternatively, one may lift characterizations of normal rules to support disjunctive rules by inducing a collection of normal knowledge bases, each with the same body and a single atom in its head. In this work…
2022-08-05 cs.AI cs.LO
Probability Aggregates in Probability Answer Set Programming
概率答案集编程是一种声明式编程，已被证明可以有效地表示和推理各种概率推理任务。然而，在析取混合概率逻辑程序（DHPP）语言中，缺乏概率集合，例如{ \em期望值}，使得许多有趣的问题不能自然和简洁地表示。在本文中，我们扩展DHPP允许任意概率聚合。我们引入两种类型的概率聚合;一种类型计算经典聚合的期望值，例如，最小值的期望值，以及计算经典聚合的概率的类型，例如，值之和的概率。此外，我们定义了一个概率答案集语义的DHPP与任意概率聚合，包括单调，反单调，和非单调概率聚合。我们发现，建议的概率答案集语义的DHPP既包含了原来的概率答案集语义的DHPP和经典的析取逻辑程序与经典的聚集的经典答案集语义，从而包含了经典的答案集语义的原始析取逻辑程序。我们表明，建议的概率回答集的DHPP与概率聚集的最小概率模型，因此是不可比的，这是一个重要的属性为非单调概率推理。
2013-04-05 cs.AI
Counting Answer Sets of Disjunctive Answer Set Programs
National University of Singapore（新加坡国立大学）；Indian Institute of Technology Bombay（印度班加罗尔理工学院）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
提出SharpASP-SR框架，通过减法约简将析取逻辑程序的回答集计数转化为投影命题模型计数，并开发混合方法，在多样化基准上实现了最先进性能。
2025-07-15 cs.AI cs.LO
Interdefinability of defeasible logic and logic programming under the well-founded semantics
Wright State University（莱特州立大学）；The University of Georgia（佐治亚大学）
我们提供了一种将努特的可废止逻辑理论转化为逻辑程序的方法，以及相应的反方向的翻译。在一定的自然约束下，歧义传播可废止逻辑ADL下的可废止理论的结论与正常逻辑程序的良基语义的结论是一致的，这说明这两种形式主义是密切相关的。使用逻辑程序到可废止理论的相同翻译，用于歧义性阻塞可废止逻辑NDL的语义可以被视为间接地为逻辑程序提供歧义性阻塞语义。我们还提供反单调算子的ADL和NDL，每个基于Gelfond-Lifschitz（GL）运营商的逻辑程序。对于没有规则上的失败者或优先级的可废止理论，ADL的运算符对应于GL运算符，因此可以被视为根据ADL部分捕获结果。类似地，NDL的运算符根据NDL捕获结果，尽管在这种情况下对理论没有限制。这两个算子都可以用来定义可废止理论的稳定模型语义。
2011-06-10 cs.AI cs.LO
Non Deterministic Logic Programs
非确定性应用出现在许多领域，包括随机优化、多目标优化、随机规划、偶然随机规划、强化学习、部分可观测马尔可夫决策过程中的强化学习和条件规划。我们提出了一个逻辑编程框架，称为非确定性逻辑程序，以及声明性语义和定点语义，允许表示和推理固有的非确定性的现实世界的应用程序。对非确定性逻辑程序语言框架进行了非单调否定扩展，定义了两种可供选择的语义：稳定非确定性模型语义和良基非确定性模型语义，并研究了它们之间的关系。这些语义继承了确定性正常逻辑程序的确定性稳定模型语义和确定性良基语义，并将其归结为确定性逻辑程序的无否定语义。我们展示了应用程序的非确定性逻辑程序框架的条件规划问题。
2013-04-26 cs.AI
Efficient Computation of the Well-Founded Semantics over Big Data
University of Huddersfield（哈德斯菲尔德大学）
来自网络、传感器读数和社交媒体的数据导致数据集越来越庞大。所谓的大数据带来了新的科学和技术挑战，同时创造了新的机遇，因此学术界和工业界的兴趣越来越大。传统上，逻辑编程专注于复杂的知识结构/程序，因此问题出现了，它是否以及如何在大数据面前工作。在本文中，我们将研究如何通过大规模并行化来处理大量数据。更具体地说，我们提出并评估了一个并行的方法，使用MapReduce框架。我们的实验结果表明，我们的方法是可扩展的，有根据的语义可以应用于数十亿的事实。据我们所知，这是第一个工作，解决了大规模的非单调推理，而不限制分层的谓词任意arity。出现在逻辑编程理论与实践（TPLP）中。
2014-05-11 cs.AI
Ontology-based Data Access: A Study through Disjunctive Datalog, CSP, and MMSNP
CNRS（法国国家科学研究中心）；Université Paris Sud（巴黎南大学）；UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）；University of Bremen（不来梅大学）；University of Liverpool（利物浦大学）
基于本体的数据访问涉及在本体提供的特定领域知识存在的情况下查询不完整的数据源。在这种设置中的中心概念是本体介导的查询，这是一个数据库查询与本体耦合。在本文中，我们研究了几类本体介导的查询，其中数据库查询被给定为某种形式的合取查询，本体被制定在描述逻辑或一阶逻辑的其他相关片段，如保护片段和一元否定片段。本文的贡献有三个方面。首先，我们描述了表达能力的本体介导的查询片段的析取数据。其次，我们建立了本体中介查询和约束满足问题（CSP）及其逻辑推广，MMSNP公式之间的密切联系。第三，我们利用这些连接，以获得新的结果（一）一阶重写和数据记录重写的本体为中介的查询，（ii）P/NP二分法本体为中介的查询，和（iii）查询包含问题的本体为中介的查询。
2013-06-06 cs.AI cs.DB
On Elementary Loops of Logic Programs
Universität Potsdam（波茨坦大学）；Arizona State University（亚利桑那州立大学）；University of Kentucky（肯塔基大学）
利用初等循环的概念，Gebser和Schaub通过只考虑初等循环的循环公式，改进了Lin和Zhao关于循环公式的定理。在这篇文章中，我们重新制定了他们的基本循环的定义，将其扩展到析取程序，并研究了基本循环的几个性质，包括最大基本循环如何与最小无基集相关。结果提供了有用的见解，稳定的模型语义的基本循环。对于一个非析取程序，使用一个基本循环的图论表征，我们表明，识别一个基本循环的问题是易处理的。另一方面，我们证明了相应的问题是{ \sf coNP}-完全的析取程序。基于基本循环的概念，我们提出了Head-Elementary-Loop-Free（HEF）程序类，它严格地推广了Ben-Eliyahu和Dechter提出的Head-Cycle-Free（HCF）程序类.和HCF程序一样，HEF程序也可以在多项式时间内通过将头原子移入体原子而转化为等价的非析取程序。
2011-01-02 cs.AI
A Logic for Non-Monotone Inductive Definitions
著名的归纳法原理包括单调归纳法和各种非单调归纳法，如膨胀归纳法、良基集上的归纳法和迭代归纳法。在这项工作中，我们定义了一个逻辑形式化归纳良好的基础集和单调和迭代归纳。正如正归纳原理已在FO（LFP）中形式化，膨胀归纳原理已在FO（IFP）中形式化一样，本文在一种新的非单调归纳定义逻辑（ID-逻辑）中形式化了迭代归纳原理。逻辑的语义受到逻辑编程的良基语义的强烈影响。我们的主要结果是关于ID逻辑中归纳定义的模性质。具体而言，我们制定的条件下，同时定义$\D$的几个关系是逻辑上等同于一个连接的较小的定义$\D_1 \land ... \land \D_n$与不相交的定义谓词。这个结果的困难来自这样一个事实，即分别在$\D_i$和$\D_j$中定义的谓词$P_i$和$P_j$可以通过同时归纳相互连接。由于良基语义下的逻辑程序设计和溯因逻辑程序设计是我们的逻辑的适当片段，我们的模块性结果也适用于那里。
2005-01-13 cs.AI cs.LO
Implementing Default and Autoepistemic Logics via the Logic of GK
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）；Leipzig University（莱比锡大学）
知识和合理假设的逻辑，也称为基础知识逻辑（GK），由林和肖汉姆提出，作为非单调推理的一般逻辑。到目前为止，它已经被用来嵌入默认逻辑（命题情况），自认知逻辑，特纳的普遍因果关系逻辑，以及稳定模型语义下的一般逻辑编程。除了显示GK作为非单调推理逻辑的一般性之外，这些嵌入还揭示了这些其他逻辑之间的关系。在本文中，第一次，我们展示了如何GK的逻辑可以嵌入到析取逻辑编程中的多项式，但非模块化的新变量的翻译。其结果可用于计算缺省逻辑、自认知逻辑和Turner泛因逻辑的扩展/扩展语义，并可通过claspD（-2）、DLV、GNT和cmodels等析取ASP求解器进行求解。
2014-05-05 cs.AI cs.LO
DLV - A System for Declarative Problem Solving
DLV是一个高效的逻辑编程和非单调推理（LPNMR）系统，具有先进的知识表示机制和经典关系数据库系统的接口。它的核心语言是具有完整性约束的答案集语义（Answer Set Semantics）下的析取数据库（无函数析取逻辑编程），包括默认和强（或显式）否定以及查询。还支持算术运算和各种内置谓词。此外，DLV有几个前端，即勇敢和谨慎的推理，溯因诊断，基于一致性的诊断，SQL 3的一个子集，使用动作语言进行规划，以及使用继承进行逻辑编程。
2000-03-08 cs.AI cs.LO
A Parameterised Hierarchy of Argumentation Semantics for Extended Logic Programming and its Application to the Well-founded Semantics
论证已被证明是一个有用的工具，在定义基于论证的推理的形式语义时，将证明视为一个过程，在这个过程中，支持者和反对者通过削弱（攻击论点的前提）和反驳（攻击论点的结论）来攻击对方的论点。在本文中，我们制定了各种概念的攻击扩展的逻辑程序的底切和反驳的组合，并定义了一个一般层次的论证语义参数化的攻击的概念选择的支持者和对手。我们证明了语义之间的等价和子集关系，并检查了一些基本性质的一致性和连贯原则，它涉及默认否定和显式否定。最重要的是，我们把现有的语义在我们的层次结构中的文献中提出的，并确定一个特定的论证语义，我们证明等价的次协调有根据的语义明确否定，WFSX $_p$。最后，我们提出了一个一般的证明理论，基于对话树，并表明它是健全的和完整的论证语义。
2003-11-08 cs.AI cs.LO
Hybrid Rules with Well-Founded Semantics
Institute of Computer Science, Polish Academy of Sciences（波兰科学院计算机科学研究所）；Linköping University（林雪平大学）
一个通用的框架，提出了集成的规则和外部一阶理论。它以一般逻辑程序的良基语义为基础，并受到约束逻辑程序设计（CLP）和逻辑程序的构造性否定思想的启发。混合规则是在主体中扩展了约束的普通子句;约束是外部理论语言中的某些公式。混合程序是一组混合规则和一个外部理论的组合.通过指定外部理论的类和约束的类来获得框架的所有权。一个例子是集成（非析取）数据库与本体形式化为描述逻辑。本文定义了混合程序的声明语义和目标驱动的形式化操作语义。后者可以看作是SLS-归结的推广。它提供了一个基础的混合实现结合Prolog与约束求解器。证明了操作语义的合理性。给出了声明语义可判定性和操作语义完备性的充分条件。
2009-06-20 cs.AI cs.LO cs.PL
Grounding Bound Founded Answer Set Programs
National ICT Australia（澳大利亚国家信息与通信技术研究院）；University of Melbourne（墨尔本大学）
Bound Founded Answer Set Programming（英语：Bound Founded Answer Set Programming）是ASP的一个扩展，它将稳定模型语义扩展到数值变量。虽然BFASP的理论是根据基本规则定义的，但在实践中，BFASP程序被编写为复杂的非基本表达式。BFASP的扁平化（Flattening）是一种用于将语言的任意表达式简化为一个小的、定义良好的原语表达式集的技术。在本文中，我们首先展示了我们如何可以扁平化任意BFASP规则表达式，给出等价的BFASP程序。接下来，我们将ASP中使用的自底向上的基础技术和魔集变换扩展到BFASP程序中。我们的实现表明，对于BFASP问题，这些技术可以显着减少地面程序的大小，并提高后续解决。
2014-05-14 cs.AI
Backdoors to Normality for Disjunctive Logic Programs
Vienna University of Technology（维也纳工业大学）
在过去的二十年里，命题可满足性（SAT）已经成为解决NP完全问题的最成功和最广泛应用的技术之一。本文的目的是从理论上研究如何利用SAT有效地解决比NP或co-NP更难的问题。特别是，我们认为命题析取答案集编程（ASP），勇敢推理和怀疑推理，问一个给定的原子是否包含在至少一个或所有答案集，分别基本的推理问题。这两个问题都位于多项式层次的第二层，因此被认为比NP或co-NP更难。人们不能在多项式时间内将这两个推理问题转换为SAT，除非多项式层次崩溃。我们表明，某些结构方面的析取逻辑程序可以用来突破这一复杂性障碍，使用新的技术参数化的复杂性。特别是，我们展示了从勇敢和怀疑推理到SAT的转换，其运行时间为O（2^kn^2），其中k是实例的结构参数，n是输入大小。换句话说，对于参数k，约简是固定参数可处理的。作为参数k，我们取相对于正常类的最小后门的大小（即，无析取）程序。这样的后门是一组原子，当被删除时，它使程序正常。因此，当将问题从多项式层次的第二级转换到第一级时所预期的组合爆炸现在可以被限制在参数k，而约简的运行时间在输入大小n中是多项式的，其中多项式的阶数与k无关。
2013-05-02 cs.AI cs.CC cs.LO
Elementary Sets for Logic Programs
Universität Potsdam（波茨坦大学）；Arizona State University（亚利桑那州立大学）；University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）
本研究针对逻辑程序回答集相关的基本环概念进行简化推广，提出更易用且可扩展至析取程序的基本集合概念，证明其相关性质并给出复杂度结论，推进了逻辑程序基础理论研究。
2023-07-15 cs.AI
Extremal problems in logic programming and stable model computation
本文研究如下问题：给定一类逻辑程序C，确定C程序的最大稳定模型数。我们建立了最大值的类的所有逻辑程序与最多n个条款，并为类的所有逻辑程序的大小最多n。我们还表征的方案，达到最大值。我们得到了类似的结果为类的所有析取逻辑程序与最多n个条款，每个长度最多m，和类的所有析取逻辑程序的大小最多n。我们在逻辑程序上的结果对于设计计算稳定模型的算法有直接的意义。几个这样的算法，在精神上类似的戴维斯-普特南程序，在本文中描述。我们的结果意味着，有一个算法，找到所有的稳定模型的程序与n个条款后，考虑搜索空间的大小为O（3^{n/3}）的最坏情况。我们的研究结果也提供了一些见解的可表示性问题的家庭的集合作为家庭的稳定模型的逻辑程序。
1999-01-25 cs.AI cs.LO
Collective Argumentation
一个抽象的论证框架，称为集体论证的扩展，其中的攻击关系是直接定义在参数集之间。该扩展被证明是合适的，特别是，用于表示析取逻辑程序的语义。两种特殊类型的集体论证被认为是反对者可以分享他们的论点。
2002-07-14 cs.AI
Non-deterministic approximation operators: ultimate operators, semi-equilibrium semantics and aggregates (full version)
Open Universiteit（开放大学）
本文扩展了非确定性近似不动点理论，提出了终极近似算子，给出了半均衡语义的代数表述，并将析取逻辑程序的刻画推广至带聚合的情形。
2023-05-18 cs.AI cs.LO
Weak Permission is not Well-Founded, Grounded and Stable
Central Queensland University（中央昆士兰大学）；Charles Sturt University（查尔斯斯特大学）
本文从非单调推理角度研究弱许可，发现在道义冲突下，良基、奠基和怀疑稳定语义均无法刻画弱许可。
2024-11-15 cs.AI cs.LO
Propositional theories are strongly equivalent to logic programs
本文给出了在回答集语义下命题理论的一个性质（一般语法称为均衡逻辑）：任何理论总是可以被重新表示为强等价的析取逻辑程序，可能在头部带有否定。我们提供了两个不同的证明这一结果：一个涉及到一个句法转换，和一个，构建一个程序从这里和那里的中间逻辑的理论的反模型。
2007-01-16 cs.AI cs.LO
Modularity Aspects of Disjunctive Stable Models
Helsinki University of Technology（赫尔辛基理工大学）；Technische Universität Wien（维也纳工业大学）
实际上，所有的程序设计语言都允许程序员将程序分成几个模块，这在软件开发中带来了几个优点。在本文中，我们感兴趣的领域的答案集编程，完全声明性和非单调的语言。在这种情况下，获得程序的模块化结构绝不是简单的，因为整个程序的输出通常不能由其组件的输出组成。为了更好地理解析取信息对模块化的影响，我们将分析范围限制在受稳定模型语义约束的析取逻辑程序（DLP）的情况下。我们定义了一个DLP函数的概念，其中提供了一个定义良好的输入/输出接口，并建立了一个新的模块定理，表明稳定模型的组合性的DLP函数的语义。模定理扩展了著名的分裂集定理，并使DLP-函数的分解给出了强连通分量的正依赖诱导的规则。在这种情况下，还可以使用一般化的移位技术在组件之间拆分共享的析取规则。模块化等价的概念引入的DLP功能的相互比较，使用一个推广的基于验证方法。
2014-01-15 cs.AI cs.LO
Unfounded Sets and Well-Founded Semantics of Answer Set Programs with Aggregates
University of Calabria（卡拉布里亚大学）
集合逻辑程序（LPA）是逻辑程序设计（LP）的主要语言扩展之一。在这项工作中，我们提出了一个推广的概念无基集和良好的基础语义的程序与单调和反单调聚集（LPAma程序）。特别是，我们提出了一个新的概念，LPAma程序的无基集，这是一个健全的推广标准（无聚合）LP的原始定义。在此基础上，我们定义了LPAma程序的良基算子，其不动点称为LPAma程序的良基模型（或良基语义）。最重要的属性无基集和标准LP的有理有据的语义保留了这种推广，特别是存在性和唯一性的有理有据的模型，连同一个强大的关系，回答集语义LPAma程序。我们表明，D-良好的基础语义，定义的Pelov，Denecker和Bruynooghe更广泛的一类使用近似算子的聚集，符合良好的基础模型定义在这项工作中的LPAma程序。我们还讨论了一些复杂性问题，最重要的是，我们给出了一个形式化的证明，易于计算的良基模型的LPA计划。此外，我们证明了一般的LPA程序，其中可能包含聚合，既不是单调的，也不是反单调的，决定满意的聚合表达式的部分解释是CONP完全的。因此，一个良好的基础语义一般LPA程序，允许易处理的计算是不可能存在的，这证明了对LPAma程序的限制。最后，我们提出了一个扩展DLV的原型系统，它支持LPAma程序的良好语义，同时也是唯一实现的这样做的系统。与此原型的实验显示了显着的计算优势的聚合结构，相当于聚合自由编码。
2014-01-18 cs.AI cs.LO
Abduction in Well-Founded Semantics and Generalized Stable Models
溯因逻辑程序设计提供了一种形式化的表达和解决问题的领域，如诊断，规划，信念修正和假设推理。表逻辑程序设计提供了一种计算机制，它提供了一种优于Prolog的声明性级别，并支持在诸如解析、程序分析和模型检验等领域的成功应用。在本文中，我们将展示如何使用表格逻辑编程来评估查询溯因框架的完整性约束时，这些框架包含默认和显式否定。其结果是能够在有明确否定和答案集的良好基础的语义上计算溯因。我们的方法包括一个转换和评估方法。该转换与程序中的每个目标文字$O$相邻，目标文字$not(O)$以及确保当且仅当$O$为假时$not(O)$为真的规则。我们把得到的程序称为{ \em dual}程序。然后，评估方法\wfsmeth对对偶程序进行操作。\wfsmeth{}是健全和完整的评估查询溯因框架的蕴涵方法是基于显式否定的良好的基础语义，或回答集。此外，\wfsmeth{}是渐近有效的任何已知的方法为任一类的问题。此外，当绑架是不希望的，\wfsmeth{}操作的双重程序提供了一种新的制表方法，用于评估查询地面扩展程序的复杂性和终止属性是类似的最好的制表方法的良好的基础语义。一个公开可用的元解释器已经开发了\wfsmeth{}使用XSB系统。
2003-12-24 cs.AI cs.LO
SLT-Resolution for the Well-Founded Semantics
全局SLS-归结和SLG-归结是自顶向下评价一般逻辑程序良基语义的两种典型机制。全局SLS解析对于查询评估是线性的，但是遭受无限循环和冗余计算。相比之下，SLG-归结通过制表来解决无限循环和冗余计算，但它不是线性的。非线性方法的主要缺点是，它不能使用简单，有效的基于堆栈的内存结构来实现，也不能很容易地扩展到处理一些严格的顺序运算符，如Prolog中的cuts。在本文中，我们提出了一个线性制表方法，称为SLT-分辨率，自顶向下的评价良好的基础语义。SLT-分辨率是SLDNF-分辨率与制表的实质性扩展。它的主要特点包括：（1）在保持线性的同时，解决了无限循环和冗余计算问题。(2)它是终止的，声音和完整的w.r.t.有界项大小属性与非挣扎查询的程序的良基语义。它的时间复杂度与无函数逻辑程序的SLG-归结和多项式相当。(3)由于它的线性查询评估，SLT-分辨率的桥梁之间的差距，良好的基础语义和标准的Prolog实现技术。它可以通过扩展到任何现有的Prolog抽象机器（如WAM或ATOAM）来实现。
2001-03-02 cs.AI cs.PL
Ultimate approximations in nonmonotonic knowledge representation systems
研究了格上算子的不动点。为此，我们引入算子近似的概念。我们通过精确排序来对近似进行排序。我们证明了每个格算子O都有一个唯一的最精确或终极近似。我们证明了这种最终近似的不动点提供了有用的见解，算子O的不动点。我们将我们的理论应用于逻辑编程，并引入最终的Kripke-Kleene，良好的基础和稳定的语义。我们发现，最终Kripke-Kleene和良好的基础语义更精确，然后他们的标准同行我们认为，最终的语义逻辑编程有吸引力的认识论属性，而在一般情况下，他们是计算更复杂的标准语义，对于许多类的理论，他们的复杂性是没有更糟。
2002-05-11 cs.AI
A Splitting Set Theorem for Epistemic Specifications
在过去的十年中，已经做了大量的研究来扩展逻辑程序设计语言以处理不完整的信息。一种这样的语言是认知规范的语言。和逻辑程序设计语言一样，回答查询的问题在一般情况下是难以处理的。对于扩展的析取逻辑程序，一个被证明在简化答案集的研究中有用的想法是使用分裂集。在本文中，我们将提出一个扩展的定义分裂集，将适用于认知规范。此外，分裂集定理的一个扩展。此外，分层的认知规范的特征将给出分裂集。这种特征使我们的算法方法计算世界观的一个子类的认知逻辑程序。
2000-03-08 cs.AI
A General Multi-agent Epistemic Planner Based on Higher-order Belief Change
近年来，多智能体认知规划受到了动态逻辑和规划界的关注。现有的多智能体认知规划的实现是基于编译成经典的规划，并遭受各种限制，如只生成线性计划，限制公共行动，以及无法处理分离的信念。在本文中，我们提出了一个通用的表示语言的多智能体认知规划的初始知识库和目标，行动的先决条件和效果可以是任意的多智能体认知公式，和解决方案是一个行动树分支的感知结果。为了支持多智能体KD45逻辑中的高效推理，我们使用称为交替覆盖析取公式（ACDF）的范式。我们提出了基本的修正和更新算法的ACDF。我们还处理静态命题常识，我们称之为约束。基于我们的推理，修正和更新算法，适应从文献中的概率规划的PrAO算法，我们实现了一个多智能体的认知规划称为MEPK。我们的实验结果表明，我们的方法的可行性。
2018-08-14 cs.AI
A New Rational Algorithm for View Updating in Relational Databases
RWTH Aachen（亚琛工业大学）；University of Bonn（波恩大学）
信念和知识的动态是任何自治系统的主要组成部分之一，它应该能够吸收新的信息。为了将信念动力学理论的合理性结果应用到各种实际问题中，它应该在两个方面进行推广：第一，它应该允许信念的某一部分被声明为不变的;第二，信念状态不需要是演绎封闭的。本文提出了这样一种广义的信念动力学，称为基地动力学，随着知识库（霍恩或霍恩逻辑分层否定）的广义修正算法的概念。我们表明，知识库动态有一个有趣的连接，通过击中集和绑架的内核变化。在本文中，我们将展示如何从析取逻辑编程技术可以用于有效的（演绎）数据库更新。其核心思想是将给定的数据库连同更新请求一起转换成一个析取（数据库）逻辑程序，并应用析取技术（如最小模型推理）来解决原始的更新问题。该方法扩展并集成了标准技术，以实现高效的查询应答和完整性检查。一个击中集的生成是通过一个超tableaux演算和魔术集，专注于最小的目标。
2014-07-13 cs.AI cs.DB
Default reasoning over domains and concept hierarchies
W.C.圆和G。- Q. Zhang（2001）提出研究一种推广到代数域的析取逻辑编程形式。该系统允许推理的信息是分层结构，并形成一个（合适的）域。我们扩展这个框架，包括推理与默认否定，从而产生一个新的非单调推理框架的层次知识，其中包括答案集编程与扩展的析取逻辑程序。我们还表明，层次结构的知识，编程在这种模式下可以做的，产生非常自然的正式概念分析。总之，我们得到了一个默认的推理范式的概念知识，这是根据非单调推理的主流发展。
2004-09-01 cs.AI cs.LO
Bound-Founded Semantics for Answer Set Programming with Difference Constraints: Preliminary Report
研究带差异约束的回答集编程中现有混合求解器语义基础缺乏统一逻辑基础的问题，引入HTb多类变体构建通用框架，应用于差异约束设置，揭示不同混合系统行为语义根源，形成统一框架便于相关研究。
2026-07-24 cs.AI cs.LO
Logic programs with monotone abstract constraint atoms
本文介绍并研究了子句由单调约束原子构成的逻辑程序。我们表明，一步证明算子的操作概念推广到单调约束原子的程序，但推广涉及非确定性。我们的主要结果表明，我们的形式化是一个共同的推广（1）正常的逻辑编程与其语义的模型，支持的模型和稳定的模型，（2）逻辑程序与重量原子（lparse程序）的语义的稳定模型，定义的Niemela，Simons和Soininen，（3）析取逻辑编程与可能的模型语义的Sakama和井上。
2006-08-25 cs.AI cs.LO
Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所）；Vienna University of Technology (TU Wien)（维也纳工业大学）
Recently, the notions of subjective constraint monotonicity, epistemic splitting, and foundedness have been introduced for epistemic logic programs, with the aim to use them as main criteria respectively intuitions to compare different answer set semantics proposed in the literature on how they comply with these intuitions. In this note, we consider these three notions and demonstrate on some examples that they may be too strong in general and may exclude some desired answer sets respectively world views. In conclusion, these properties should not be regarded as mandatory properties that every…
2020-11-07 cs.AI cs.LO
Characterizations of Stable Model Semantics for Logic Programs with Arbitrary Constraint Atoms
University of Alberta（阿尔伯塔大学）
研究了具有（抽象）约束原子的逻辑程序的稳定模型语义及其性质。我们介绍了一个简洁的抽象表示，这些约束原子中的约束原子表示companies。我们展示了两个应用程序。首先，在这种约束原子的表示下，我们推广了Gelfond-Lifschitz变换，并将其应用于定义具有任意约束原子的逻辑程序的稳定模型（也称为答案集）。由此产生的语义与Son等人定义的语义一致，它基于定点方法。我们的方法的一个优点是，它可以被应用，在一个自然的方式，定义稳定的模型与约束原子的析取逻辑程序，这可能会出现在析取头以及在身体的规则。其结果是，我们的方法的稳定模型语义的逻辑程序与约束原子一般化了以前的一些方法。其次，我们表明，我们的抽象表示的约束原子提供了一种手段来表征原子的依赖关系的程序与约束原子，使一些标准的特征和属性依赖于这些依赖关系在过去的逻辑程序与普通原子可以扩展到逻辑程序与约束原子。
2009-04-30 cs.AI cs.LO cs.PL
Enablers and Inhibitors in Causal Justifications of Logic Programs
University of Corunna（拉科鲁尼亚大学）
出现在逻辑编程理论与实践（TPLP）中。在本文中，我们提出了一个扩展的逻辑编程（LP），其中每个默认文字来自良好的基础模型相关联的理由表示为一个代数表达式。这个表达式包含因果解释（以规则标签构建的证明图的形式）和否定范围内的术语，这些术语代表启用或禁用因果规则应用的条件。使用一些例子，我们讨论了这些新的条件，我们分别称之为“使能”和“抑制剂”，是密切相关的默认否定，并有一个本质上不同的性质，从定期的因果关系。最重要的结果是一个正式的比较，最近的代数方法的理由在LP：“为什么不种源”（WESTERN）和“因果图”（CG）。我们表明，目前的方法扩展了WESTERN和CG的理由下的基础良好的语义，作为副产品，我们还建立了这两种方法之间的正式关系。
2016-02-22 cs.AI cs.LO
Interpolation in Equilibrium Logic and Answer Set Programming: the Propositional Case
King’s College London（伦敦国王学院）；Universidad Politécnica de Madrid（马德里理工大学）；Universidad de Málaga（马拉加大学）
插值是经典逻辑和许多非经典逻辑的重要性质，在计算机科学和人工智能中有着重要的应用。在这里，我们研究的插值性质的命题版本的非单调系统的平衡逻辑，建立较弱或较强的形式的插值依赖于推理关系的精确解释。这些结果也产生了一种形式的插值地面逻辑程序下的回答集语义。对于析取逻辑程序，我们还研究了与变量遗忘概念密切相关的一致插值的性质。
2010-12-17 cs.AI cs.LO
