决定组合定性约束网络的可满足性

在人工智能领域，定性推理能够在缺乏精确数值信息的情况下推导新知识。本文提出了一种形式化框架，统一多种定性形式主义的扩展与组合方式，包括多尺度推理、时间序列和松散集成等。该框架不仅支持对这些组合和扩展进行推理，还以统一的方式研究其可满足性判定及其复杂度。特别地，本文建立了两个互补定理，证明了可满足性判定是多项式时间的，并利用它们恢复了已知的规模-拓扑组合结果。此外，本文还扩展了定性形式主义的主要定义，涵盖了文献中未包含的重要形式主义，这对组合场景具有重要意义。