基于动态规划的优先语义扩充求解算法

抽象辩论框架中的优先语义是判断争议可接受程度的最重要语义。现有优先扩充求解方法多用标记映射求解,依赖于标记的定义、转换规则、相邻争议的标记。算法每次迭代会产生一个新的抽象辩论框架导致时间、空间复杂度较高。提出一种基于动态规划的优先扩充算法,在动态规划中加入争议可接受性判断,求出辩论框架中极大可容许集得到优先扩充。在基于随机抽象辩论框架与ICCMA提供的数据集进行实验,同Heureka、ArgSemSAT等算法进行对比。结果表明,求解相同数量的优先扩充,算法耗时较少,时间、空间复杂度有所降低。