Discussion:Answer set programming
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 Tâches à accomplir pour Answer set programming
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Points à améliorer
Je ne comprends pas la phrase "Dans un sens plus général, ASP inclut toutes les applications des ensembles de réponses à la représentation des connaissances [1],[2] et l’évaluation des requêtes dans le style Prolog, pour résoudre les problèmes qui se posent dans ces applications." Le point pas clair est "les applications des ensembles de réponses à la représentation des connaissances" ?ǃ?ǃ Qu'est ce que ça veut dire ? --Fschwarzentruber (discuter) 27 octobre 2016 à 12:15 (CEST)
- Merci pour toutes les modifications et améliorations que vous avez effectués. Je pourrais imaginer une réponse mais je serais bien incapable de la sourcer, et je suis un néophyte du domaine. Je laisserai donc d'autres clarifier ce point. Pour moi, un résultat ASP est représentable par exemple par un graphe, un graphe étant une façon de représenter des connaissances.
- L'essentiel du texte vient de l'article "What Is Answer Set Programming?" par Vladimir Lifschitz via WP Anglais.
- On y trouve deux références 'In a more general sense, ASP includes all applications of answer sets to knowledge representation (Baral 2003; Gelfond 2008)."
- Baral, C. 2003. Knowledge Representation, Reasoning and Declarative Problem Solving . Cambridge University Press
- Gelfond, M. 2008. Answer sets. In van Harmelen, F.; Lifschitz, V.; and Porter, B., eds., Handbook of Knowledge Representation . Elsevier.
JPLeRouzic (discuter) 30 octobre 2016 à 10:01 (CET)
Liste d'idées
Applications
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ASP est plus compliqué que SAT car il faut supporter le langage de modélisation. Calculer l'union, l'intersection etc.
dlv et potassco
ASP n'est pas très bon pour "number crunching". Là il vaut mieux faire du SMT.
1970/80 : capturer information imparfaite (base de données, programmation logique, raisonnement non-monotonique, etc.). ASP utilise ce genre d'idées. 1990 : Amalgamation et computation. Logic programming semantics : sémantique des modèles stables et bien fondés. ASP solving : stable models = well-founded semantics + branch".