约束程序设计语言COPS的设计与实现

约束程序设计作为面向智能应用的实用型程序设计风格正在AI领域产生越来越大的影响，其关键问题是如何将说明性的知识表示、系统化和启发式的推理搜索能力以及合理的确定性计算开销统一起来。该文介绍了设计实现的并发约束程序设计语言COPS。COPS系统的主要目标是探索智能语言的实用化与工程化，使其能够真正解决现实世界中用常规语言难以实现的智能应用问题。还介绍了COPS语言的表示及涉及的主要推理技术。

一个并发约束程序设计语言的定义与实现

设计实现了并发约束程序设计语言COPS.该语言结合约束对象、不确定性计算及约束储仓技术,采用基于并发约束模型的推理控制和基于优先度的规则选择策略,将说明性的知识表示、系统化和启发式的推理搜索能力以及合理的确定性计算开销统一起来.系统在电路建模、专家决策等领域的初步应用表明了该语言对构造基于约束的知识系统的适用性.COPS的出现为复杂智能问题的解决提供了可能性.

面向装备联勤保障的约束程序设计框架

提出了一个装备保障领域驱动的约束程序设计框架,定义了问题规约、问题求解、保障资源、保障任务和保障对象五个相互正交的剖面.其中问题规约剖面是对问题目标和约束的抽象描述;将之与保障资源、保障任务和保障对象剖面依次进行正交组合后,能够得到精确的具体问题规约;最后利用启发式规则在问题求解剖面中选择合适的算法,可实现联勤保障规划类问题的高效求解.

并发约束程序设计语言COPS及其执行模型

约束程序设计尤其是约束逻辑程序设计与并发约束程序设计在AI程序设计领域占据着越来越重要的位置。传统逻辑程序设计的基“计算即为定理证明”的计算风格虽获得了简洁优美的操作语义特性,但也付出了执行效率低的代价,当应用系统规模增大时,其性能严重下降以致崩溃。针对传统逻辑程序设计的这种可伸缩性问题,设计了一个基于并发约束程序设计概念的说明性语言COPS,旨在从语言设计与执行模型两方面降低说明性程序的不确定性,提高搜索与运行效率。在语言设计方面,通过引入确定性语言成分,避免不确定计算用于确定性目标所浪费的系统开销;在执行模型方面,在目标的并发穿叉执行与数据驱动的并发同步机制的基础上,实现“优先执行确定目标”策略与“最少假定”策略,作为约束传播的延伸,最大幅度地剪枝搜索空间,降低搜索复杂性。COPS提供的知识表示、推理与并发机制使其成为构造agent程序的理想语言。论文给出COPS语言的语法规范与执行模型的操作语义描述。

约束归纳逻辑程序设计方法的研究

提出了一种新的约束归纳逻辑程序设计方法。该方法能够与自顶向下的归纳逻辑程序设计系统结合,通过在自顶向下归纳方法的一步特殊化操作中引入Fisher判别分析等方法,使得系统能够导出不受变量个数限制的多种形式的线性约束,在不需要用户诱导,不依赖约束求解器的情况下,学习出覆盖正例而排斥负例的含约束的Horn子句程序。

约束归纳逻辑程序设计系统

提出了一种新的约束归纳逻辑程序设计方法,并初步实现了一个自顶向下的约束归纳逻辑程序原型系统。该系统能够导出不受变量个数限制的多种形式的线性约束,得出覆盖正例而排斥负例的含约束的Horn子句程序。

约束逻辑程序设计的变量压缩事件分析

该文涉及的约束逻辑程序设计(CLP)是一在二叉树上进行搜索的过程,提高搜索效率是CLP的主要研究方向之一。在CLP中约束推理机是核心,由变量组、约束过滤器、临时容器、推理引擎组成。在介绍了约束推理机激活过滤器,对变量进行区间压缩后,提出引入变量事件,总结为三种类型:SINGLE、BOUND和DOMCHG,用于减少过滤器的激发次数。实验结果表明,变量事件能够促进约束推理机的搜索效率,缩短二叉树搜索的时间,可以更快寻找到答案。

基于约束逻辑程序设计的排课算法研究

课程安排问题是典型的组合优化和不确定调度问题。采用约束逻辑程序设计的研究方法,结合课程安排自身的特点,通过约束推理找到最优的课程安排结果。约束逻辑程序设计综合了人工智能中一致性算法和启发式搜索算法,采用约束推理方法,能非常好地处理各种冲突,并且能快速地排出合理的课程。

分布式并行约束归纳逻辑程序设计研究

CILP是关系数据挖掘的主要技术之一。为提高CILP系统的效率,提出了一种基于C3模型,元学习技术和主从式静态负载平衡策略的分布式并行CILP算法,并实现了一个基于COW机群结构的分布式并行CILP原型系统。实验表明该算法是高效的,能获得较好的负载平衡,较高的加速比和并行效率。

约束归纳逻辑程序设计的研究

提出并讨论了从正负例和背景知识学习含有约束的一阶谓词公式的约束归纳逻辑程序设计方法．该方法以国际上具有代表性的ＩＬＰ系统Ｐｒｏｇｏｌ为基础，加入我们自己的学习约束的新方法，在不需要用户诱导的情况下，经过对正负例的比较与推导，学习出覆盖正例而排斥负例的含约束的Ｈｏｒｎ子句程序，同时介绍了这个ＩＬＰ系统的实现算法和应用实例．

归纳逻辑程序设计综述

归纳逻辑程序设计是由机器学习与逻辑程序设计交叉所形成的一个研究领域,是机器学习的前沿研究课题。该文首先从归纳逻辑程序设计的问题背景、类型划分和搜索程序子句三个方面介绍了归纳逻辑程序设计系统的概貌;然后结合实验室的相关研究工作,回顾了归纳逻辑程序设计研究的发展;之后介绍了归纳逻辑程序设计领域中需要深入研究的若干问题,并提出了新的解决思路;最后是总结,以引起读者对归纳逻辑程序设计领域研究的进一步关注。

基于约束的调度研究和实现

运用约束程序设计(CP)思想和技术来调度正成为一个新兴的研究领域。文章首先对CP和调度的相关领域知识进行了简要介绍;然后按照CP所倡导的问题建模和问题求解相分离的思想,建立起一般理论调度问题的约束模型,并设计实现了一个基于约束的调度求解算法CBS-1;并对一些典型问题进行了实验,实验结果表明算法提高了约束调度求解的效率和通用性。

基于Web的工程训练考试系统的设计和实现

结合工程训练中心的特点和考试系统的实际需求,构架一套适用于工程训练中心的考试管理系统。对工程训练考试系统进行流程分析和B/S的四层架构设计,并对考试系统中多约束组题关键问题进行研究,以C#语言对其进行优化实现。

智能教学系统中自动推理模块的设计与实现

以本实验室研制的约束逻辑程序设计系统BPU-CLP为基础,研制了一个适用于中学数学,面向学生的智能教学系统BPU-ITS-Math.介绍了BPU-ITS-Math的自动推理模块的设计方法和实现技术,BPU-ITS-Math采用经典的StripS算子表达规则,用BPU-CLP语言的程序实现学科知识库、题库和通用推理机.以中学教学求函数值域问题为例,详细介绍了规则的设计方法和表达方式,并且给出了通用推理机的向后推理算法.当前BPU-ITS-Math已成功地解决了200余道求函数值域的习题.

约束数据库技术概论

介绍了数据库研究的一个新领域——约束数据库 .简要总结了约束数据库定义、建模能力、查询语言、索引技术等方面的研究和进一步的研究方向 .

一个可求解非线性约束的CLP编译方案及其优化

描述了一个优化的约束逻辑程序设计（ＣＬＰ）系统的编译方法和编译优化策略．该系统是一个多重论域的ＣＬＰ系统，以区间算术和约束传播作为离散域和实数域上约束求解的统一方法，具有求解非线性约束的功能．实现为一个基于扩充的ＷＡＭ指令集的编译系统．在国内外已有的ＣＬＰ系统中，我们尚未见到同时具有多重论域，非线性约束求解和编译实现这３项特征的类似系统．

CLP编译系统中非线性约束求解的算法与优化

描述了一个高度优化的约束逻辑程序（ＣＬＰ）编译系统解释实现中的算法和优化策略．并通过定义新的数据结构，采用多种优化策略，使该系统能够以较高效率处理经典的非线性约束问题．

一种可扩展型CLP系统的统一建模方法

约束推理是人工智能中主要组成部分之一,可以解决实际优化调度和规划过程中的约束求解问题。这里在解释了约束逻辑程序设计的原理和过程基础上,打破封闭式约束逻辑程序设计系统,从软件工程上采用统一建模语言,提出一种新的开放的可扩展型约束逻辑程序设计结构系统。为实现可扩展的约束推理搜索系统,引进UML建模语言中用例图、类图和协作图。在建模基础上详细说明了可扩展约束逻辑程序设计中数学模型,搜索引擎和搜索驱动三者间的关系以及它们内部的工作内容。最后在描述系统结构后,提出了可扩展的内容。根据扩展因素,外界为满足更多的需要可扩展本系统的约束过滤器。

用CLP技术解决动画自动生成中的布局规划问题

以本实验室研制的一个多重论域的约束逻辑程序设计系统BPU-CLP为基础,提出用约束逻辑程序(Constraint Logic Programm ing,CLP)解决布局规划问题。该方法用几何模型表示对象,用算术约束描述对象间的位置关系,并通过BPU-CLP的约束求解机制为各个位置变量取值。该方法实现了二维人物初始布局规划和三维卧室家具布局规划。实验证明该方法是有效的。

基于BIM技术、绿色理念和规则推理的公路施工进度计划编排优化

施工进度计划是施工管理和施工过程重要的参考依据。现有的公路施工季度计划相关研究工作主要基于工程案例或施工计划模板等方式,无法实现对具体公路工程项目的精准匹配。对项目空间上、工艺上以及逻辑上的约束关系,从科学、绿色的角度对施工方案进行优化。基于BIM技术自动生成进度计划以及可视化(VR)模拟能够提高施工的准确性和效率,对公路建模、方案调整、加工下料等方式进行逻辑上、绿色理念上的优化,进而解决了复杂环境下公路结构精准定位和碰撞检查,提高了公路工程施工各个环节能耗的有效利用。该研究结果可为公路施工自动化以及绿色施工提供一定的理论指导。