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English(EN) PIE-APT: Abductive Planning over Temporal Dynamic Knowledge Graphs via Incremental Reasoning

新框架 PIE-APT 支持在时间知识图上进行溯因规划

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出 PIE-APT，一个用于时间动态知识图 (TDKG) 溯因规划的新框架。该系统在开放世界环境中运行，并解决了现有动作形式化中固有的可判定性问题和枝节问题等挑战。PIE-APT 采用统一方法，包含 PIE-Abducer 和 PIE-APT 两个模块，它们原生支持 SROIQ 描述逻辑和 OWL，用于建模状态转换和动作。该框架使用增量推理器来维持可判定性，并通过在 OWL 中表示动作来绕过枝节问题。它还通过综合缺失的前提（通过直接反驳推论）来规避不完整知识的传统最小命中集枚举，其性能优于经典规划器和基线溯因增强方法。 AI

影响 引入了一种新的 AI 规划方法，可以提高在复杂开放世界环境中的推理能力。

排序理由 该集群描述了一篇关于新 AI 规划框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Amir Hossein Sharafi, Alireza Shahbazi ·

    PIE-APT：通过增量推理对时序动态知识图谱进行溯因规划

    arXiv:2607.27287v2 Announce Type: replace Abstract: Planning over Temporal Dynamic Knowledge Graphs (TDKGs) presents theoretical challenges in open-world environments with incomplete information. Existing action formalisms often face decidability issues and the Ramification Probl…

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