基于知识Petri网的确定性和不确定性联合推理

摘要：

知识推理是人工智能的核心领域,旨在研究如何从己知(知识库和推理规则)推理出未知,以帮助智能体做出科学决策.而智能体所处的环境存在不可观性和不确定性,因此知识库通常不仅包含确定性知识,还包含不确定性知识,而且推理过程需要两类知识紧密协作.然而,目前的推理方法无法将两类知识统一表示,常常将两者对应的推理过程割裂进行.基于此,为了实现在统一的模型架构下完成确定性和不确定性联合推理,给出了一种知识Petri网推理方法.首先,定义了一种新的知识Petri网,使其不仅能够描述确定性的知识规范,也可以描述先验概率知识;其次,根据知识Petri网的网结构,给出了一种知识Petri网概率独立剪枝算法,能够指数级地降低不确定性推理的计算复杂性;最后,利用知识Petri网及其概率独立剪枝算法,给出了一种新型推理算法,实现了确定性和不确定性的联合推理,并利用Wumpus世界进行了演示和验证.

关键词：知识Petri网、确定性和不确定性、推理、剪枝处理、wumpus世界、人工智能

所属期刊栏目：40

分类号：TP391;TP18;TP277

资助基金：国家自然科学基金61973130

在线出版日期：2023-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：531-539