9、基于逻辑编程的概率因果建模与决策应用

基于逻辑编程的概率因果建模与决策应用

1. 引言

人类在推理时通常基于因果关系，但由于信息不完美和不确定性问题，仅依靠因果关系不足以得出结论。为解决这些问题，人类将因果模型与概率信息相结合进行推理，这种尝试对因果关系和概率进行建模的理论被称为概率因果关系，也就是因果贝叶斯网络。

逻辑编程为将人类使用因果模型和贝叶斯网络的推理过程转化为计算框架提供了可能。人类具备理解逻辑推理的能力，而逻辑本身可以在计算机这样的符号处理系统上实现。因此，我们采用声明式逻辑编程框架和方法来对因果模型和贝叶斯网络进行功能描述建模，充分利用其优势来推导语义的一致定义，并实现可用于相关实验的工作系统。

2. 前瞻性和概率逻辑编程

2.1 前瞻性逻辑编程

前瞻性逻辑编程是因果模型架构的一个实例，它模拟因果效应以解决未来选择问题。该程序能够构建假设情景，并为内外部观察提供溯因解释。由于存在多个可能的情景，需要指定偏好，偏好分为先验偏好和后验偏好。
- 先验偏好 ：嵌入在程序的知识表示理论中，用于为给定状态和观察生成最相关的假设溯因，以推测可能的未来状态。
- 后验偏好 ：代表选择机制，使程序能够从相关溯因理论产生的假设情景中做出选择。这些机制可能会触发额外的模拟，以获取更多信息，从而做出更明智的选择。

下面是相关定义和示例：
- 语言定义 ：设 $L$ 是一阶语言，$L$ 中的域文字是域原子 $A$ 或其默认否定 $\text{not } A$，域规则形式为 $A \leftarrow L_1, \ld