極小限定モデルの解集合プログラミングによる計算(「自動推論:帰納,演繹,モデル検査/生成,学習,発見,仮説推論、論理プログラム,プランニングetc.」及び一般) Computing Circumscriptive Models by means of Answer Set Programming

従来,極小限定を論理プログラミングで計算する場合,対象の極小限定と意味論的に同値な論理プログラムに変換するアプローチが取られていた。本論文では,優先順位付き極小限定を解集合プログラミングに変換して,従来の方法より効率的に優先順位付き極小限定のモデルを計算する方法を提案する.我々のアプローチの基本的アイデアは,所与の極小限定の候補モデルを生成し,その候補モデルより極小限定の順序≦P^1>・・・>P^k;Zに関するStrictly preferredなモデルを生成する変換論理プログラムを構成する.この結果,当該プログラムの無矛盾性より,候補モデルが優先順位付き極小限定のモデルか否かが決定できる.提案する方法の健全性・完全性定理も示す.本論文で提案する方法に基づいた極小限定モデル生成プロトタイプ・プログラムは既に開発され,良い性能が得られている.

In computing circumscription by logic programming, circumscription is usually transformed into some target logic program whose answer sets yield the Herbrand models of circumscription. In this paper, we propose a new method of computing models of prioritized circumscription in answer set programming, which is correct and more efficient than previous approaches. The basic idea of our approach is to transform a given circumscription into a general extended disjunctive program whose answer sets (if exist) yield strictly preferred models to a given candidate model with respect to the preorder≦P^1>・・・>P^k;Z. Hence its inconsistency enables us to determine models of prioritized circumscription. We also show the soundness and completeness theorems for our method. Based on our new method, a circumscriptive model generator has already been implemented, and the preliminary experimental results are encouraging.