+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Исследование возможности применения Constraint - Пролога с вероятностью для решения прикладных задач

  • Автор:

    Саввин, Константин Олегович

  • Шифр специальности:

    05.13.11

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    1999

  • Место защиты:

    Санкт-Петербург

  • Количество страниц:

    179 с.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
1. ОБЗОР ПРОБЛЕМАТИКИ
1.1. Constraint Logic Programming (CLP)
1.1.1. Преимущества CLP
1.1.2. Механизм логического вывода в CLP - языках
1.1.3. CLP-системы
1.1.4. Области применения
1.2. Обработка недостоверной информации
1.2.1. Неопределенность в искусственном интеллекте
1.2.2. Вероятностная логика
1.2.3. Вероятностное логическое программирование
1.2.4. Задача абдукции
1.3. Логистика
1.4. Общие выводы. Задачи диссертационной работы
2. ВЕРОЯТНОСТНЫЙ ВЫВОД В СРЕДЕ CLP
2.1. Использование метода статистических испытаний
2.1.1. Базовые возможности
2.1.2. Арифметизация логических формул
2.1.3. Логические зависимости
2.1.4. Условные вероятности
2.1.5. Случайные параметры, вероятностные распределения
2.2. Вопросы эффективности. Формула успеха
2.2.1. Аппроксимационная логическая формула успеха
2.2.2. Constraint формула успеха
2.2.3. Использование формулы успеха
2.3. Выв оды
3. АБДУКТИВНЫЙ ВЫВОД В СРЕДЕ CLP
3.1. Задача абдукции для значений
3.1.1. Оценка значения вероятности недостоверного
предложения при известной вероятности цели

3.1.2. Оценка значения стохастического параметра
3.2. Задача абдукции для зависимостей
3.2.1. Эмпирическая зависимость
3.2.2. Аналитическая зависимость в вероятностных программах
3.3. Использование результатов решения задачи абдукции
3.4. Выв оды
4. РАСШИРЕНИЕ CLP(R) ДЛЯ РАБОТЫ С ВЕРОЯТНОСТЬЮ
4.1. Общее описание и технология применения
4.2. Список предикатов
4.2.1. Описательные предикаты
4.2.2. Генерирующие предикаты
4.2.3. Стартовые предикаты
4.2.4. Сервисные предикаты
4.3. Выводы
5. РЕШЕНИЕ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ
5.1. Архитектура прикладных систем
5.2. Прототипное приложение
5.2.1. Классическая постановка задачи сетевого планирования
5.2.2. Вероятностное сетевое планирование
5.3. Применение предложенного подхода в задачах логистики
5.4. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. CLP-СИСТЕМЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ МОДЕЛИ. ЗАДАЧА ВЫЧИСЛЕНИЯ
ВЕРОЯТНОСТИ СЛЕДСТВИЯ
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. КАНОНИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ В ВЕРОЯТНОСТНОЙ ЛОГИКЕ. 170 ПРИЛОЖЕНИЕ 4. ТЕХНОЛОГИЯ РЕОРГАНИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА
ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА ЭЙДХОВЕНА

ПРИЛОЖЕНИЕ 5. РЕВЕРСИВНАЯ ЛОГИСТИКА
ПРИЛОЖЕНИЕ 6. ЗАВИСИМОСТЬ ВЕРОЯТНОСТИ ЦЕЛИ ОТ
ВЕРОЯТНОСТЕЙ НЕДОСТОВЕРНЫХ ПРЕДЛОЖЕНИЙ

дизъюнкция всех получившихся конъюнкций и есть формула успеха для G. Этот способ требует 2П обращений к интерпретатору логических программ, который проверяет, успешна ли цель G для рассматриваемых программ. Эти проверки включают одни и те же вычисления, относящиеся только к достоверным предложениям, и, таким образом, значительная часть времени может тратиться на повторные вычисления. Более предпочтительным с этой точки зрения является алгоритм, называемый в [9] интерпретатором для программ с недостоверными предложениями.
Этот интерпретатор описывается е виде логической программы, в которой определены четыре предиката: clause/2,
uncertain_clause/2, success/2, success_formula/2. Первые два предиката фактически представляют достоверные и недостоверные предложения программы (C,U), остальные описывают построение формулы успеха. Чтобы получить формулу успеха для цели G, надо найти решение для цели:
success_formula(G, X), где -переменная. В качестве значения X получим терм, представляющий формулу успеха для G. В частности, связки -> и л представлены соответствующими функциональными символами. Дизъюнкции вида A v ... v В представлены списками [А,
В интерпретаторе также используется хорошо известный предикат set_of (см., например, [22]). Истинность set__of (X, Goal, Set) означает, что список Set, содержит все термы t такие, что цель, получаемая из Goal заменой переменной X на t, является успешной. Остальные предикаты интерпретатора имеют следующее значение.
(i) Все достоверные предложения рассматриваемой программы (C,U) должны быть представлены предикатом clause/2. Правило А: -В1 г... ,Вп представляется предложением clause (А, [Вх

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.208, запросов: 967