論文の概要: Reactive Answer Set Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10633v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 10:10:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 13:47:16.940156
• Title: Reactive Answer Set Programming
• Title（参考訳）: リアクティブ応答セットプログラミング
• Authors: Krysia Broda and Fariba Sadri and Stephen Butler
• Abstract要約: Logic Production System (LPS)は、リアクティブな振る舞いをモデル化するためのロジックベースのフレームワークである。 本稿では,このフレームワーク(KELPS)のカーネルを解集合プログラム(ASP)に体系的にマッピングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7286395031146062
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Logic Production System (LPS) is a logic-based framework for modelling reactive behaviour. Based on abductive logic programming, it combines reactive rules with logic programs, a database and a causal theory that specifies transitions between the states of the database. This paper proposes a systematic mapping of the Kernel of this framework (called KELPS) into an answer set program (ASP). For this purpose a new variant of KELPS with finite models, called $n$-distance KELPS, is introduced. A formal definition of the mapping from this $n$-distance KELPS to ASP is given and proven sound and complete. The Answer Set Programming paradigm allows to capture additional behaviours to the basic reactivity of KELPS, in particular proactive, preemptive and prospective behaviours. These are all discussed and illustrated with examples. Then a hybrid framework is proposed that integrates KELPS and ASP, allowing to combine the strengths of both paradigms. Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP).
• Abstract（参考訳）: Logic Production System (LPS)は、リアクティブな振る舞いをモデル化するためのロジックベースのフレームワークである。 帰納的論理プログラミングに基づいて、リアクティブルールと論理プログラム、データベース、データベースの状態間の遷移を規定する因果理論を組み合わせる。 本稿では,このフレームワークのカーネル(ケルプスと呼ばれる)を解集合プログラム(asp)に体系的にマッピングすることを提案する。 この目的のために、$n$-distance KELPSと呼ばれる有限モデルを持つKELPSの新しい変種が導入された。 この$n$-distance KELPS から ASP への写像の正式な定義が与えられ、証明された健全かつ完全である。 答えセットプログラミングパラダイムはケルプの基本的な反応性、特に積極的な、プリエンプティブな、予測的な振る舞いに付加的な振る舞いを捉えることができる。 これらはいずれも実例で論じられている。 次に、KELPSとASPを統合するハイブリッドフレームワークを提案し、両方のパラダイムの長所を組み合わせます。 論理プログラミングの理論と実践(tplp)における考察。

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