8、动态语义学:理论、逻辑与应用

动态语义学:理论、逻辑与应用

1. 引言:话语与编程的相似性

话语的理解与计算机程序的执行存在着引人入胜的相似之处。以断言为例,它具有内容,在特定语境中进行,内容可能依赖于语境,并且会影响语境。这与程序在初始状态下执行,效果依赖于输入状态,且会改变当前程序状态相类似。

这种相似性有助于解释话语的一些特征。比如,一系列断言的含义对顺序敏感,就像程序执行的结果通常依赖于执行顺序。同时,它也能说明为什么有些断言在特定语境中不合适,就像某些操作在特定条件下不可行。

不仅是语言表达,非言语的交流贡献,如手势和目光,也与程序有相似的结构属性。哲学家维特根斯坦强调了语言行为与游戏动作的相似性,刘易斯则将对话与棒球比赛进行类比,提出了对话得分的概念,类似于棒球比赛的得分,由多个组件组成,并且规则规定了语境变化的运动学。

不过,对话有其特殊属性,如“顺应”现象,即在对话中,如果某个贡献需要对话得分的某个项目具有特定值,该项目会自动假定该值。这在游戏或计算中没有类似情况。

2. 特定动态系统

2.1 语境变化的运动学

某些话语的表达需要以其他事情为前提。例如,“法国国王喜欢百吉饼”预设了“法国有国王”。斯塔尔纳克对预设的定义指出,预设不仅与说话者及其对听众的假设有关,还与对话中的时刻有关,并且在话语进行过程中,预设的命题集合可能会发生变化。

卡尔图宁给出了计算句子在评估过程中任何给定时刻生效的预设的规则。通过定义初始语境和局部语境,可以计算出每个子句的局部语境。如果局部语境蕴含了该子句触发的所有预设,那么说话者就可以恰当地说出该句子。

海姆则将语境变化潜力与句子的真值条件联系起来。她通过定

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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