Geri Dön

Using stable model semantics (SMODELS) in the causal calculator (CCALC)

Causal calculator'da (CCALC) durağan anlambiliminin (SMODELS) kullanımı

  1. Tez No: 118974
  2. Yazar: SEMRA DOĞANDAĞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FERDA NUR ALPASLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: eylem dilleri, durağan model anlambilimi, mantıksal programlama, action languages, stable model semantics, logic programming
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Eylem dilleri eylemler ve bunların durum değişkenleri üzerindeki etkilerini konu alan biçimsel yöntemlerdir. Planlamada yeni bir yaklaşım olarak problemlerin alanı eylem dilleri kullanılarak tanımlanır. Bu çalışmanın amacı eylem dili C ile tanımlanmış olan bir dizgeyi önce nedensel teoriye çevirmek, daha sonra da karşılık gelen mantık programını bularak planlama yapmaktır. Bu durumda planlama problemi mantık programının yanıt setini bulmaya indirgenmiş ola caktır. Bu dizge nedensel teoriler için model bulan Causal Calculator (CCALC) 'a eklenmiştir.

Özet (Çeviri)

Action Languages are formal methods of talking about actions and their effects on fluents. One recent approach in planning is to define the domains of the planning problems using action languages. The aim of this research is to find a plan for a system defined in the action language C by translating it into a causal theory and then finding an equivalent logic program. The planning problem is reduced to finding the answer set (stable model) of this logic program. This planner has been added as an extension to the Causal Calculator (CCALC) which is a model checker for the language of the causal theories.

Benzer Tezler

  1. Using criticalities as a heuristic for answer set programming

    Kritiklerin yanıt kümesi programlamada buluşsal yöntem olarak kullanılması

    ORKUNT SABUNCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FERDA NUR ALPASLAN

  2. Structural scene analysis of remotely sensed images using graph mining

    Uydu görüntülerinin çizge madenciliği ile yapısal sahne analizi

    BAHADIR ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SELİM AKSOY

  3. Multi-scale recursive context aggregation network for semantic segmentation

    Anlamsal bölümleme için çok ölçekli özyinelemeli bağlam birleştirme ağı

    ABDULLAH YALÇIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KESKİNÖZ

  4. Derin öğrenme ile histopatolojik görüntü analizi

    Histopathological image analysis using deep learning

    ŞABAN ÖZTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAYRAM AKDEMİR

  5. Building damage assessment from post-earthquake drone images using deep learning based segmentation methods: The case of February 6, 2023 Türkiye earthquakes

    Derin öğrenme tabanlı bölütleme yöntemleri kullanılarak deprem sonrası drone görüntülerinden bina hasar tespiti: 6 Şubat 2023 Türkiye depremleri örneği

    BEYZA GÜRER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL