prolog - 关于溯因逻辑编程与答案集编程的讨论

Question

我希望澄清一些关于溯因逻辑编程与答案集编程的事情。

我和一些同学正在制作一个游戏。在这个游戏中有“英雄”(特殊的NPC)。英雄有目标和行为。

(所有这些都是故事驱动的)我希望英雄对玩家或其他英雄的行为做出什么 react ，然后从那里决定要做什么。

一位老师告诉我们一篇名为“角色模型:故事生成的戏剧角色的正式模型”的论文，它解释了溯因逻辑编程。通过我的研究，我发现了答案集编程。

问题:ALP 范式和 ASP 范式之间有区别吗？就我的目的而言，一个比另一个更好吗？还有其他选择吗？

Answer 1

你真的问了三个问题。我没有资格回答他们中的任何一个，但无论如何我都会尝试一下。

1. Is there a difference between the ALP paradigm and the ASP paradigm?

是的。 ASP 是一种范式，在这种范式中，您的搜索问题被制成一个模型，可以交给不同的求解器。 The paper you reference在第 4.1 节中说他们遵循 ASP 范式并同时使用演绎推理和溯因推理。因此，您可以看到溯因推理和演绎推理在更大的 ASP 流程中充当战术求解器。

根据我在维基百科上读到的内容，这是一个很好的方法，因为溯因推理是关于提供解释而不是逻辑结果。我可以看到你在故事生成中会喜欢它；根据我的粗略阅读，“玛丽讨厌苏，因此玛丽杀了苏”是一个推论，但“玛丽讨厌苏，因为苏撞到她的狗”似乎更像是绑架。你可能希望两者都充实一个故事，否则它会变得非常乏味。

2. Is one better then other for my purposes?

关于您的目的，您所说的只是您在制作游戏。我不是游戏开发者，但我非常自信地向您保证，在典型的游戏中不会使用这样的东西。游戏AI本身就是一个完整的领域。如果在大型游戏中使用这些东西，我会感到震惊。

就是说，RoleModel 表明您可以做到，它同时使用了两者，ASP 控制组合的 ALP/DLP 过程。在我看来，这两者很可能是可以分开的，并且既然一个可以使用另一个，我猜他们并不是严格对立的。如果它适用于 RoleModel 游戏，那么真正的问题是它是否可以完成，这是一个好主意，但它是否适合您想要完成的目标？如果您正在尝试构建一款 Action 射击游戏，我敢打赌其他更简单的方法效果会更好；如果您正在尝试构建内容丰富的角色扮演游戏，也许就可以了。

3. Is there another option?

可能吧。我会研究游戏的人工智能。优先事项完全不同，我认为他们的文学从完全不同的地方开始，朝着截然不同的方向发展，但我可能错了。