基于半扩展规则的定理证明方法

自动定理证明一直是人工智能领域中最重要的问题之一,基于归结的方法是通过推出空子句的方法来判定子句集的可满足性.基于扩展规则的定理证明方法在一定意义上是和归结原理对偶的方法,是通过子句集能否推导出所有极大项组成的子句集来判定可满足性.通过对扩展规则的研究给出了半扩展规则的概念,并提出了基于半扩展规则的定理证明算法SER.然后分析及证明了该算法的正确性、完备性和复杂性.实验结果表明,算法SER的执行效率较基于归结的有向归结算法DR和基于扩展规则算法IER,NER有明显的提高.     

半扩展规则下分解的定理证明方法

基于扩展规则的定理证明方法在一定意义上是与归结原理对偶的方法,通过子句集能否推导出所有极大项来判定可满足性.IER(improved extension rule)算法是不完备的算法,在判定子句集子空间不可满足时,并不能判定子句集的满足性,算法还需重新调用ER(extension rule)算法,降低了算法的求解效率.通过对子句集的极大项空间的研究,给出了子句集的极大项空间分解后子空间的求解方法.通过对扩展规则的研究,给出了极大项部分空间可满足性判定方法PSER(partial semi-extension rule).在IER算法判定子空间不可满足时,可以调用PSER算法判定子空间对应的补空间的可满足性,从而得到子句集的可满足性,避免了不能判定极大项子空间可满足性时需重新调用ER算法的缺点,使得IER算法更完备.在此基础上,还提出DPSER(degree partial semi-extension rule)定理证明方法.实验结果表明:所提出的DPSER和IPSER的执行效率较基于归结的有向归结算法DR、IER及NER算法有明显的提高.     

基于矩阵加权关联规则挖掘的伪相关反馈查询扩展

提出一种面向查询扩展的矩阵加权关联规则挖掘算法,给出与其相关的定理及其证明过程.该算法采用4种剪枝策略,挖掘效率得到极大提高.实验结果表明,其挖掘时间比原来的平均时间减少87.84%.针对现有查询扩展的缺陷,将矩阵加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出新的查询扩展模型和更合理的扩展词权重计算方法.在此基础上提出一种伪相关反馈查询扩展算法——基于矩阵加权关联规则挖掘的伪相关反馈查询扩展算法,该算法能够自动地从前列n 篇初检文档中挖掘与原查询相关的矩阵加权关联规则,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展.实验结果表明,该算法的检索性能确实得到了很好的改善.与现有查询扩展算法相比,在相同的查全率水平级下,其平均查准率有了明显的提高.     

基于IMOM和IBOHM启发式策略的扩展规则算法

基于扩展规则的方法是一种定理证明方法.在IER(improved extension rule)扩展规则算法的基础上,提出了IMOM(improved maximum occurrences on clauses of maximum size)和IBOHM(improved BOHM)启发式策略,并将两种启发式策略用于IER算法中,有指导性地选择限定搜索空间的子句,设计并实现了算法IMOMH_IER和IBOHMH_IER.实验结果表明,由于这两种启发式策略能够选择较为合适的搜索空间,可以尽快地判定出原问     

基于知识Petri网和归结规则的推理方法

本文提出了一种基于知识Petri网和归结规则的推理方法.通过知识Petri网描述命题逻辑知识库,将归结规则映射到知识Petri网上,根据库所和变迁的连接关系,定义了知识Petri网中的归结结构.利用归结结构,给出了基于知识Petri网的归结推理算法和扩展知识库的推理算法,并利用Wumpus实例验证了推理算法.该推理方法是可靠且完备的,能够利用知识Petri网的网络结构降低计算复杂性.     

多元动态演绎在Prover9证明器中的应用

Prover9证明器只采用二元归结方法,是一种静态的、局部的推理规则。基于矛盾体分离规则,提出了一种多元动态演绎算法,采用整体式演绎框架,通过子句演绎权重与文字演绎权重规划演绎路径,并带有回溯机制搜索较优路径。以CADE2017竞赛例(FOF组)进行测试,加入多元动态演绎算法的Prover9证明器证明定理总数提高了40.7%,且所用的平均时间降低了7.46 s。实验表明,提出的多元动态演绎算法是一种有效的推理方法,能有效提高一阶逻辑自动定理证明器的能力。     

基于局部搜索的并行扩展规则推理方法

扩展规则推理方法在经典的可满足性问题求解中已得到广泛应用,若干个基于扩展规则的推理方法已被提出,皆得到国内外的认可,例如完备的NER,IMOMH_IER,PPSER算法以及基于局部搜索的不完备算法ERACC等,都具有良好的求解效果.其中,ERACC算法是当前扩展规则求解器中求解效率最高、能力最强的算法.但是,串行的ERACC算法在启发式和预处理上仍然具有可提升的空间.基于此,设计了相应的并行框架,提出了PERACC算法.该算法基于格局检测的局部搜索方法,从变量赋初始值、化简解空间和启发式这3个阶段出发,将原极大项空间分解成为若干极大项子空间,并对原子句集进行化简后,并行处理各个子空间.通过实验显示：该算法与原算法相比,不仅在求解效率方面有较大提高,而且可以求解规模更大的测试用例,使扩展规则方法再次突破公式规模的限制.     

完全加权关联规则挖掘及其在查询扩展中的应用*

为了将完全加权关联规则挖掘技术应用于查询扩展,提出面向查询扩展的基于多种剪枝策略的完全加权词间关联规则挖掘算法,该算法能够极大地提高挖掘效率;提出了一种新的查询扩展模型和扩展词权重计算方法,使扩展词权值更加合理,在此基础上提出一种新的基于局部反馈的查询扩展算法,该算法利用完全加权关联规则挖掘算法自动从局部反馈的前列初检文档中挖掘与原查询相关的完全加权关联规则,构建规则库,从中提取与原查询相关的扩展词,实现查询扩展。实验结果表明,查询扩展算法的检索性能确实得到了很好的改善和提高,与现有查询扩展算法比较,在相同的查全率水平级下其平均查准率有了明显的提高。     

GJK算法的一种特殊情形的形式化验证和应用

计算几何算法经常用于机器人避碰运动规划等安全攸关领域,对这些算法进行正确性证明非常重要.用形式化方法对算法进行验证是一种十分有效的手段,尤其是定理证明的方法用严格的数学公理和定理推理证明逻辑模型的性质,对所验证的性质而言是完备的.基于GJK算法设计了计算空间两条线段间距离的算法,用定理证明器HOL4对其相关的定义和定理进行形式化定义和证明,进而基于霍尔逻辑完成形式化表示和证明,对该算法的正确性实现了形式化验证.最后,给出了这一经过验证的算法在双臂机器人无碰撞运动规划中的应用.     

MSP问题及其求解研究

提出多级图简单路径求解问题,我们称之为MSP问题.给出求解该问题的Z-H算法,证明算法的正确性,分析算法的时间复杂性.最后通过将HC问题(哈密顿图判定问题)多项式归结成MSP问题,证明MSP问题的NP完全性质.结论是MSP∈P,HC∈P.     

Left omega algebras and regular equations

Left omega algebras, where one of the usual star induction axioms is absent, are studied in the context of recursive regular equations. Abstract conditions for explicitly defining the omega operation are presented. They are used for developing abstract side conditions on Arden’s rule that are necessary for solving such equations. The definability and solvability results are refined to concrete models, to languages, traces and relations. It turns out, for instance, that the omega operation captures precisely the empty word property in regular languages and wellfoundedness in relational models. The approach also leads to simple new relative completeness results for left omega algebras, and for Salomaa’s axioms for regular expressions. Since automated theorem proving and counterexample search within the theorem proving environment Isabelle/HOL are instrumental for this investigation, it is also an exercise in formalised mathematics.     

应用本体和AllegroGraph实现几何定理证明

由于传统的定理机器证明方法是基于规则的,使得定理证明出现几何信息增长迅猛,推理和计算效率低以及过程可读性差等问题。针对以上情况,提出了基于本体和AllegroGraph的几何定理证明方法。该方法通过本体构建几何定理命题模型,然后采用Prolog规则描述语言对几何定理性质进行描述,同时通过分析本体模型和规则描述的对应关系,提出定理规则半自动生成方法。最后以AllegroGraph（ AG）图形数据库的推理机制为基础,完成几何定理证明。实验结果表明,将本体和AllegroGraph推理机应用于几何定理证明领域可以摆脱以往几何定理证明代数化问题,几何证明过程容易理解,同时合理地控制了信息的增长,支持定理可持续证明。     

支持索引式的PPTL定理证明器的实现

定理证明是目前主流的形式化验证方法,拥有强大的抽象和逻辑表达能力,且不存在状态空间爆炸问题,可用于有穷和无穷状态系统,但其不能完全自动化,并且要求用户掌握较强的数学知识.含索引式的命题投影时序逻辑(PPTL)是一种具有完全正则表达能力,并且包含LTL的时序逻辑,具有较强的建模和性质描述能力.目前,一个可靠完备的含索引式的PPTL公理系统已被构建,然而基于该公理系统的定理证明尚未得到良好工具的支持,存在证明自动化程度较低以及证明冗长易错的问题.鉴于此,首先设计了支持索引式的PPTL定理证明器的实现框架,包括公理系统的形式化与交互式定理证明;然后,在Coq中形式化定义了含索引式的PPTL公式、公理与推理规则,完成了框架中公理系统的实现;最后,通过两个实例的交互式证明验证了该定理证明器的可用性.     

IEEE 802.11i 协议的形式化分析

Furqan提出运用串空间理论对IEEE 802.11i协议进行形式化验证的基础上,对IEEE 802.11i 协议的串空间模型进行了改进,并证明了Furqan没有证明的保密性以及服务器的认证性。分析结果证明,在目前的攻击者模型中,IEEE 802.11i 协议是安全的。     

基于扩展规则的模型计数与智能规划方法

提出命题扩展规则方法ER的一种高效实现.在此基础上,研究了扩展规则方法在3个领域的应用:提出一次性求解一系列相近SAT问题的快速算法nER;提出基于扩展规则的模型计数算法     

AVSP算法

AVSP(Automatic Verifier of Secrurity Protocols)是基于串空间模型(Strand Space Model)，并结合使用定理证明和模型检测技术开发出来的密码安全协议自动验证工具。AVSP使用了理想的语义和逻辑来表达安全协议的保密性，同时采用了一些证明策略以控制和减少状态空间爆炸的规模，并加快发现协议中存在的漏洞。     

Automated verification of refinement laws

Demonic refinement algebras are variants of Kleene algebras. Introduced by von Wright as a light-weight variant of the refinement calculus, their intended semantics are positively disjunctive predicate transformers, and their calculus is entirely within first-order equational logic. So, for the first time, off-the-shelf automated theorem proving (ATP) becomes available for refinement proofs. We used ATP to verify a toolkit of basic refinement laws. Based on this toolkit, we then verified two classical complex refinement laws for action systems by ATP: a data refinement law and Back’s atomicity refinement law. We also present a refinement law for infinite loops that has been discovered through automated analysis. Our proof experiments not only demonstrate that refinement can effectively be automated, they also compare eleven different ATP systems and suggest that program verification with variants of Kleene algebras yields interesting theorem proving benchmarks. Finally, we apply hypothesis learning techniques that seem indispensable for automating more complex proofs.     

基于语义tableau的一阶逻辑自动定理证明

自动推理作为自动定理证明的扩展是人工智能研究的基础工作,许多重要的人工智能系统都是以推理系统为其核心部分,其中的tableau方法,由于具有通用性、直观性及易于计算机实现等特点,至今成为重要的自动推理方法之一。在tableau方法基础上,讨论了一阶逻辑中的自动定理证明理论,提出使用模型存在定理证明其可靠性和完备性的方法。同时也给出了带等词tableau方法的证明过程。     

Resolution theorem proving in reified modal logics

This paper is concerned with the application of the resolution theorem proving method to reified logics. The logical systems treated include the branching temporal logics and logics of belief based on K and its extensions. Two important problems concerning the application of the resolution rule to reified systems are identified. The first is the redundancy in the representation of truth functional relationships and the second is the axiomatic reasoning about modal structure. Both cause an unnecessary expansion in the search space. We present solutions to both problems which allow the axioms defining the reified logic to be eliminated from the database during theorem proving hence reducing the search space while retaining completeness. We describe three theorem proving methods which embody our solutions and support our analysis with empirical results.Much of the research reported in this paper was supported by DTI IED SERC grant No. GR/F 35968, and was carried out whilst Han Reichgelt was at the University of Nottingham.