論文の概要: Solving Decision Theory Problems with Probabilistic Answer Set Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11371v1
• Date: Wed, 21 Aug 2024 06:44:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 18:09:27.483129
• Title: Solving Decision Theory Problems with Probabilistic Answer Set Programming
• Title（参考訳）: 確率的解集合プログラミングによる決定理論問題の解法
• Authors: Damiano Azzolini, Elena Bellodi, Rafael Kiesel, Fabrizio Riguzzi,
• Abstract要約: 本稿では,確率的解答集合プログラミングを用いて決定論問題を符号化する可能性を紹介する。 我々のアルゴリズムは、プログラムの非自明なインスタンスを妥当な時間で管理できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4999444543328293
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Solving a decision theory problem usually involves finding the actions, among a set of possible ones, which optimize the expected reward, possibly accounting for the uncertainty of the environment. In this paper, we introduce the possibility to encode decision theory problems with Probabilistic Answer Set Programming under the credal semantics via decision atoms and utility attributes. To solve the task we propose an algorithm based on three layers of Algebraic Model Counting, that we test on several synthetic datasets against an algorithm that adopts answer set enumeration. Empirical results show that our algorithm can manage non trivial instances of programs in a reasonable amount of time. Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP).
• Abstract（参考訳）: 決定論の問題を解決するには、通常、期待される報酬を最適化し、おそらく環境の不確実性を考慮する一連の行動を見つける必要がある。 本稿では,確率的アンサーセットプログラミングによる決定理論問題を,決定原子とユーティリティ属性を介し,クレダル意味論の下で符号化する可能性について紹介する。 この課題を解決するために,代数的モデルカウントの3つの層に基づくアルゴリズムを提案する。 実験の結果,本アルゴリズムはプログラムの非自明なインスタンスを妥当な時間で管理できることがわかった。 論理プログラミングの理論と実践(TPLP)

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