論文の概要: Probabilistic Answer Set Programming with Discrete and Continuous Random Variables
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20274v1
- Date: Mon, 30 Sep 2024 13:24:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-02 12:56:53.653379
- Title: Probabilistic Answer Set Programming with Discrete and Continuous Random Variables
- Title（参考訳）: 離散および連続確率変数を用いた確率論的解集合プログラミング
- Authors: Damiano Azzolini, Fabrizio Riguzzi,
- Abstract要約: Probabilistic Answer Set Programming (PASP)は、不確実な情報を表す確率的事実でAnswer Set Programmingを拡張します。
我々はHPASP(Hybrid Probabilistic Answer Set Programming)を提案する。
本稿では,予測された回答集合列挙と知識コンパイルに基づいて,2つの正確なアルゴリズムの性能を議論し,実装し,評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18416014644193066
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Probabilistic Answer Set Programming under the credal semantics (PASP) extends Answer Set Programming with probabilistic facts that represent uncertain information. The probabilistic facts are discrete with Bernoulli distributions. However, several real-world scenarios require a combination of both discrete and continuous random variables. In this paper, we extend the PASP framework to support continuous random variables and propose Hybrid Probabilistic Answer Set Programming (HPASP). Moreover, we discuss, implement, and assess the performance of two exact algorithms based on projected answer set enumeration and knowledge compilation and two approximate algorithms based on sampling. Empirical results, also in line with known theoretical results, show that exact inference is feasible only for small instances, but knowledge compilation has a huge positive impact on the performance. Sampling allows handling larger instances, but sometimes requires an increasing amount of memory. Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP).
- Abstract（参考訳）: PASP (Probabilistic Answer Set Programming under the credal semantics) は、不確実な情報を表す確率的事実を用いてAnswer Set Programmingを拡張する。
確率的事実はベルヌーイ分布と離散的である。
しかし、いくつかの実世界のシナリオは離散変数と連続変数の両方の組み合わせを必要とする。
本稿では、連続確率変数をサポートするためにPASPフレームワークを拡張し、HPASP(Hybrid Probabilistic Answer Set Programming)を提案する。
さらに,提案手法は,提案手法の列挙と知識コンパイルに基づく2つの正確なアルゴリズムと,サンプリングに基づく2つの近似アルゴリズムの性能について検討し,実装し,評価する。
経験的結果は、既知の理論的結果と一致し、正確な推論は小さなインスタンスでのみ可能であるが、知識コンパイルはパフォーマンスに大きなポジティブな影響を与えることを示している。
サンプリングにより、より大きなインスタンスを処理できるが、時にはメモリの量を増やす必要がある。
論理プログラミングの理論と実践(TPLP)
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