Begründungsverwaltung: Grundlagen, Systeme und Algorithmen by Clemes H. Beckstein

By Clemes H. Beckstein

Inhalt Viele Problemlösungssysteme verwenden eine Wissensbasis, in der Wissen über die Welt deklarativ repräsentiert ist. Ein Teil des zur Problemlösung notwendigen Wissens wird dort explizit gespeichert. Der andere Teil liegt lediglich implizit vor und wird vom Problemlöser erst während der Problemlösung über Schlußfolgerungsprozesse expliziert und in der Wissensbasis aufgehoben. Diese Vorgehensweise wird jedoch zum challenge, sobald sich die repräsentierte Welt ändert, da dann die Wissensbasis entsprechend revidiert werden muß und insbesondere die abgeleiteten Sachverhalte auf ihre Gültigkeit hin zu überprüfen sind. Ist doch deren prestige davon abhängig, ob das zu ihrer Ableitung verwendete Wissen auch nach der Weltänderung noch gültig ist. Die Revision der Wissensbasis wird wesentlich vereinfacht, ja sogar (teil-)automatisierbar, wenn guy in ihr zusätzlich festhält, wie die abgeleiteten Sachverhalte vom expliziten Wissen abhängen. Da die Verwaltung von Begründungen zur Repräsentation dieser Abhängigkeiten jedoch eine komplexe Aufgabe ist, überträgt guy sie besser einem spezialisierten und damit effizienten, wiederverwendbaren Begründungsverwaltungssystem. Die Architektur und die formalen Grundlagen solcher Systeme sind Gegenstand des vorliegenden Buches. Es kann damit einerseits als Übersichtswerk zum Thema Begründungsverwaltung und andererseits als Referenz für die Implementierung anwendungs-spezifischer Begründungsverwaltungssysteme angesehen werden.

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Generisches Truth-Maintenance 42 zirkuläre Realisierung der Schnittstellenfunktion justifying-li terals? auf. Eine Folge von Literalen W1, W2,···, Wk heißt Begründungspfad relativ zu ~, wenn gilt: 1. rCWi,~) = YES für (1 :s; i :s; k) und 2. r (Wj,~) für (1 :s; i < k) (solche Pfade entsprechen Pfaden in Begründungsbäumen, bei denen die Constraintmengen-Knoten ausgeblendet wurden). Eine Realisierung der Funktion justifying-literals? ist dann nicht-zirkulär, wenn Begründungspfade jedes Literal höchstens einmal enthalten können.

Wir nennen die Elemente aus T im folgenden auch Trigger. 9 Damit kein Zweifel über die mit dem Ausführen einer PS-Regel etablierten Bindungen der in ihr enthaltenen Schema-Variablen entstehen kann, darf der Problemlöser nur sichere PS-Regeln spezifizieren. Mit der Abkürzung svars(C) := mindV I V ~ Var 1\ C E PL[Go(V)]} für die Schema-Variablen in C ist eine PS-Regel (T, C) sicher, wenn svars(C) ~ svars(T) gilt, C also nur Schema-Variablen aus T enthält. Eine Regel (T, C) ist anwendbar auf eine Menge r i von Constraint-Instanzen und eine Menge N ~ Go von Knoten, wenn es eine Substitution a = {(Vb t l ), ...

Add-constraint! r (C): 1. ri U {C}(0) die Antwort YES liefert, so signalisiere die Unverträglichkeit von rund C. 2. Andernfalls erweitere r um {C}. 6: add-constraint! für implizite Constraint-Schemata Da dem TMS die Booleschen Variablen in vars( C) bereits mit relevant! bekanntgemacht worden sein müssen (C enthält ja keine Schema-Variablen), kann man in add-constraint! völlig auf Materialisierungen verzichten. Wenn man jetzt noch zusätzlich den Aufruf der Funktion relevant! aus der Schnittstellenfunktion assumption!

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