Answer Set編程及其應(yīng)用研究.pdf

1、1988年M．Gelfond和V．Lifschitz共同為非單調(diào)邏輯編程創(chuàng)建了一種重要的模型語義-Stable模型語義，并在1991年將該模型語義擴(kuò)展并更名為AnswerSet語義，由此發(fā)展出一種重要的非單調(diào)邏輯編程技術(shù)-AnswerSet編程技術(shù)。作為該類編程技術(shù)的核心，AnswerSet語義相對(duì)其它非單調(diào)邏輯編程語義理論簡(jiǎn)潔明了，它充分利用了邏輯編程領(lǐng)域的已有成果，有效地實(shí)現(xiàn)了邏輯程序的非單調(diào)推理。目前，AnswerSet編程不僅被

2、公認(rèn)為一種重要的知識(shí)表示工具，而且是邏輯編程與非單調(diào)推理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。 在對(duì)AnswerSet編程理論進(jìn)行了探索性研究基礎(chǔ)上，取得了如下創(chuàng)新性成果： 1．提出了一種利用基于AnswerSet語義的權(quán)約束編程實(shí)現(xiàn)策略沖突自動(dòng)消解的新方法。隨著策略的廣泛應(yīng)用，關(guān)于其沖突消解的研究愈來愈受到重視。在目前存在的多種途徑中，采用邏輯編程完成沖突消解具有自動(dòng)化程度高、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)?shù)葍?yōu)點(diǎn)。但是，原有方法卻存在被消解的沖突種類受限、優(yōu)化機(jī)

3、制單一等缺點(diǎn)。為克服以上缺陷，在完成策略語法與語義形式化定義、沖突捕獲機(jī)制定義、沖突分類以及沖突消解特性分析的基礎(chǔ)上，本文充分利用了權(quán)約束編程特有的集合選擇緊湊表示能力以及靈活的優(yōu)化語句，完成了沖突消解權(quán)約束程序建立等工作。該方法不但擴(kuò)展了被消解的沖突種類，而且提供了更為合理和靈活的優(yōu)化機(jī)制，有效地克服了原有方法的缺陷。 2．提出了一種基于事件的Web服務(wù)組合新方法。隨著電子商務(wù)的普及，有關(guān)Web服務(wù)自動(dòng)組合的研究愈來愈受到重視

4、。目前主要存在基于AI(ArtificialIntell-igence)規(guī)劃和諸如UML(UnifiedModelingLanguage)技術(shù)的兩類途徑。但是，由于難以建立服務(wù)組合域，加之不完全信息的影響，因而前類方法難以實(shí)現(xiàn)，而后者由于描述能力不足，因此無法滿足用戶的多樣化需求。為獲得一種既易于實(shí)現(xiàn)又能滿足用戶多樣化需求的服務(wù)組合的有效途徑，本文在完成一種基于事件的服務(wù)語言定義、用于描述服務(wù)組合的組合方案建立機(jī)制以及服務(wù)互斥性質(zhì)分析的

5、基礎(chǔ)上，通過AnswerSet編程表示組合方案，以獲得實(shí)現(xiàn)組合服務(wù)目標(biāo)的組合軌跡。該方法充分利用了策略的動(dòng)態(tài)執(zhí)行能力和AnswerSet編程豐富的表示能力，不但應(yīng)該具有良好的應(yīng)用前景而且能夠滿足用戶的多樣化需求。 3．利用AnswerSet編程完成了ER模型(Entity-RelationshipModel)的邏輯表示。ER模型是一種重要的語義數(shù)據(jù)模型(SemanticDataModel)，至今仍被廣泛地應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中。針對(duì)

6、ER模型的改進(jìn)，目前主要存在基于圖形表示和描述性邏輯表示兩種途徑，但是，前者缺乏自動(dòng)推理能力，而后者卻存在表示能力弱、與數(shù)據(jù)庫(kù)兼容性不足等缺陷。為克服以上缺陷，本文在完成ER模型分類研究、ER模式語義與語法形式定義的基礎(chǔ)上，利用AnswerSet編程完成了ER模式的邏輯表示。該方法不但為ER模型提供了一種新的邏輯表示途徑，而且有效地克服了基于描述性邏輯表示途徑的缺陷。更為重要的是，它還為利用ER模式實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)之間的語義協(xié)作提供了理論