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题名一种有效的分层加权库编译方法
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作者
赖永
刘大有
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机构
吉林大学计算机科学与技术学院
符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期2550-2563,共14页
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基金
国家自然科学基金(61133011
61170092
+2 种基金
60973088
60873149)
吉林大学研究生创新基金(20111060)
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文摘
提议对加权库进行分层,一方面符合人类的思维习惯,另一方面能够提高推理效率.首先说明现有的针对非分层加权库的编译方法也适用于编译分层加权库,但是,由于存在较多冗余信息而效率不高.提出一种新的编译方法,能够在编译过程中去除冗余信息,并提出两种优化技术提高时间效率.该方法与现有方法相同,当软约束权值改变时无需重新编译.选择ROBDD为目标语言,使用随机问题对该方法进行测试.结果表明:对于非分层加权库,该方法的空间效率高于已存在方法;对于分层加权库,该方法的时间和空间效率均高于已存在方法,且当层数越多时,该方法的效率越高.
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关键词
偏好
惩罚逻辑
分层加权库
知识编译
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Keywords
preference
penalty logic
stratified weighted base
knowledge compilation
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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