量化布爾范式的近似知識編譯方法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、智能規(guī)劃(Intelligent Planning)是人工智能一個重要的研究方向,求解規(guī)劃的方法很多,其中一種方法就是將規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化成量化布爾范式進(jìn)行求解。自動推理是人工智能研究領(lǐng)域最重要的研究方向之一,知識編譯(KnowledgeCompilation)是近年來提出的卓有成效的推理問題處理方法之一。目前大多數(shù)知識編譯方法都是基于命題邏輯的。
　　 量化布爾范式(Quantified Boolean Formulae,QBF)是

2、人工智能的一個重要研究方向。QBF是一種具有量詞前綴的命題邏輯公式,該公式中的變量都是由存在量詞或者全稱量詞限制。雖然判斷QBF問題的可滿足性的計算復(fù)雜性是PSPACE完備的,但是QBF比命題邏輯更富有表達(dá)能力,因此QBF的許多子類都可以作為知識編譯的目標(biāo)語言。
　　 本文將命題知識編譯方法擴(kuò)展到QBF中,提出了QBF的近似知識編譯方法。該方法選擇QBF的子類QHorn理論作為知識編譯的目標(biāo)語言。本文首先定義QBF知識庫的QHo

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