基于数量级偏好的动态约束满足的组合模型库构建
人工智能
2011-07-04 v1
摘要
自动化模型构建的主流基于知识的方法——组合建模，采用了一组特定功能组件的模型。其推理机制接受一个描述系统组成交互组件的场景，并将其转化为一个有用的数学模型。本文提出了一种旨在构建模型库的新型组合建模方法。它在两个方面推动了该领域的发展。首先，它将组合建模的应用领域扩展到难以用交互功能组件描述的系统，例如生态系统。其次，它使得用户偏好能够被纳入模型选择过程。这些特性是通过将组合建模问题转化为一个基于活动的动态偏好约束满足问题来实现的，其中动态约束描述了施加在部分模型组合上的限制，而偏好则对应于自动化建模器用户的偏好。此外，偏好级别通过使用数量级不同的符号值来表示。
引用
@article{arxiv.1107.0035,
title = {Compositional Model Repositories via Dynamic Constraint Satisfaction with Order-of-Magnitude Preferences},
author = {J. Keppens and Q. Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1107.0035},
year = {2011}
}