Constraint Handling Rules pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Fruhwirth, Thom 编

出品人:

页数:244

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价格:$ 73.39

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isbn号码:9783540922421

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• 约束处理
• 规则
• 约束编程
• 人工智能
• 逻辑编程
• 知识表示
• 自动化推理
• 程序合成
• 形式化方法
• 约束满足问题

《逻辑推理与问题求解：从理论基石到前沿应用》 一部系统梳理现代逻辑推理方法、深入剖析复杂问题求解范式的权威专著。 内容概述：重塑思维的结构与效能 本书旨在为读者构建一个严谨、完备的逻辑推理知识体系，并将其应用于解决现实世界中错综复杂的决策和优化问题。我们超越了传统形式逻辑的局限，深入探讨了非单调推理、认知建模、概率推理以及多主体系统中的博弈论基础，为理解智能系统的核心机制提供了坚实的理论支撑。全书结构清晰，从基础公理出发，逐步攀升至高阶的计算复杂性与不确定性处理模型。 第一部分：推理范式的基石与扩展（The Foundations and Extensions of Inference Paradigms） 本部分专注于奠定现代推理理论的基础，并展示如何应对知识的动态性和不完备性。 第一章：经典逻辑的极限与语义 详细考察了命题逻辑（Propositional Logic）和一阶谓词演算（First-Order Logic, FOL）的完备性、可靠性与可判定性。重点分析了模型论（Model Theory）在定义语义结构中的核心作用，并讨论了哥德尔（Gödel）的完备性定理和紧致性定理在理论计算机科学中的深远影响。同时，我们将探讨如何利用这些经典工具描述静态、完备的知识库。 第二章：非单调推理与常识的建模 现实世界中的推理往往是可撤销的（Defeasible）。本章聚焦于如何处理在接收新信息后需要修正或放弃既有结论的推理过程。我们深入研究了默认逻辑（Default Logic）、牛顿/普鲁斯特（Nehru/Prust）的信念修正理论，以及信任传播网络（Trust Propagation Networks）。这部分内容对于构建能够适应环境变化的智能体至关重要。 第三章：基于规则的系统与演绎引擎 探讨了生产规则系统（Production Rule Systems）的架构，特别是如何设计高效的前向链接（Forward Chaining）和后向链接（Backward Chaining）引擎。本章详述了冲突消解策略（Conflict Resolution Strategies）以及如何利用议程（Agenda）机制管理复杂的推理流程，确保决策过程的透明性和可解释性。 第二部分：处理不确定性与概率思维（Managing Uncertainty and Probabilistic Thinking） 在信息不完整或存在噪声的环境中，概率方法是关键。本部分致力于系统地介绍处理不确定性的主要数学工具。 第四章：贝叶斯网络与因果推断 贝叶斯网络（Bayesian Networks, BNs）被视为处理联合概率分布的有效工具。本章详细讲解了如何构建网络结构（依赖图的表示）、参数学习（参数估计）以及高效的推理算法，如信念传播（Belief Propagation）和变量消除法（Variable Elimination）。我们着重讨论了如何从BNs中提取真实的因果关系，而非仅仅观察到相关性。 第五章：马尔可夫随机场与结构化预测 当我们面对序列数据或需要全局一致性约束时，马尔可夫随机场（Markov Random Fields, MRFs）提供了强大的框架。本章介绍了MRFs的势函数（Potential Functions）及其与条件随机场（Conditional Random Fields, CRFs）的关系。通过分析如何应用吉布斯采样（Gibbs Sampling）和平均场近似（Mean-Field Approximation），读者将掌握对高维结构化数据的概率建模技术。 第六章：证据理论与模糊逻辑 除了概率不确定性，知识的模糊性和粒度也是一大挑战。本章介绍了Dempster-Shafer 证据理论如何量化支持一个命题的证据强度，及其与标准概率理论的差异。随后，深入探讨了模糊集合理论（Fuzzy Set Theory），展示如何利用隶属函数（Membership Functions）处理概念的边界模糊性问题，这在专家系统的知识表示中具有重要应用。 第三部分：求解的计算复杂性与优化（Computational Complexity and Search Optimization） 逻辑推理的实用性往往受限于计算资源。本部分将推理问题转化为搜索和优化问题，并探讨高效的解决方案。 第七章：可满足性问题（SAT）与约束编程导论 本章将可满足性问题（SAT）定位为所有计算问题的核心。我们详尽剖析了DPLL算法的演进，特别是CDCL（Conflict-Driven Clause Learning）的内部机制，它是现代求解器高效性的关键。在此基础上，引出约束满足问题（Constraint Satisfaction Problems, CSPs），并介绍诸如弧一致性（Arc Consistency）和向前检查（Forward Checking）等核心修剪技术。 第八章：规划与序列决策 规划（Planning）是逻辑推理在行动序列选择中的体现。本章聚焦于经典规划模型，如STRIPS和PDDL。重点分析了图搜索算法（Graph Search Algorithms），特别是A算法和启发式搜索在状态空间探索中的应用。更进一步，我们将探讨如何将部分可观察环境下的规划转化为POMDP（部分可观察马尔可夫决策过程）的求解。 第九章：交互式推理与博弈论基础 在涉及多个决策主体的系统中，推理必须考虑他者的认知。本章引入了博弈论（Game Theory）的基础，包括纳什均衡（Nash Equilibrium）和子博弈完美均衡。我们将分析如何利用动态规划和最小最大化（Minimax）算法来求解零和博弈，并探讨如何将信念状态引入到博弈模型中，以处理不完全信息博弈。 目标读者与学习价值 本书面向计算机科学、人工智能、数据科学、认知科学以及工程决策分析领域的高级本科生、研究生及专业研究人员。通过深入学习，读者将不仅掌握形式推理的严格性，更能灵活运用多范式工具解决现实中遇到的、涉及不确定性、动态性和交互性的复杂问题。本书强调理论与实践的结合，提供了丰富的案例分析和算法细节，是构建下一代智能系统的必备参考书。

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**评价五** 作为一名长期在软件开发领域摸爬滚打的从业者，我一直渴望能够找到一种更有效的方式来处理那些充斥着各种复杂限制和相互依赖关系的问题。当我在朋友的推荐下了解到《Constraint Handling Rules》这本书时，我满怀期待地翻开了它。作者在书中展现出的深厚功底和清晰的思路，让我立刻被吸引住了。他并没有仅仅停留在理论的层面，而是将大量的篇幅用于讲解如何将Constraint Handling Rules应用于实际的工程项目中。我特别欣赏作者在关于“声明式编程”和“约束求解器”的探讨，这让我意识到，Constraint Handling Rules不仅仅是一种技术，更是一种全新的编程范式，它能够极大地提升开发效率和软件质量。书中提供的代码示例和实践建议，也具有极高的参考价值，它们直接指引了我如何将所学的知识应用到我的日常工作中。这本书的价值，在于它不仅提供了知识，更提供了一种解决问题的思维方式和一套行之有效的方法论。

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**评价三** 不得不说，这本书的文字风格比我预期的要更加生动和富有启发性。我一直对人工智能和逻辑推理领域抱有浓厚的兴趣，而《Constraint Handling Rules》正好触及了我最感兴趣的部分。作者在描述约束的本质和其在解决问题中的作用时，运用了不少富有哲理的思考，让我不仅仅是学习到技术，更是在进行一次思维的拓展。例如，在讲解如何将现实世界的问题转化为约束逻辑时，作者提出的“关注点分离”原则，对我来说是一次醍醐灌顶的启示，它帮助我认识到，很多时候我们解决问题的困境，并非技术上的瓶颈，而是我们观察和建模方式的局限。书中的每一个章节都像是一个独立的小故事，讲述着如何运用Constraint Handling Rules来驯服那些看似棘手的“野兽”般的问题。我特别欣赏作者对于不同推理策略的比较分析，这让我能够更清晰地认识到，在面对不同的约束系统时，应该采取何种最优的策略，而不是盲目地套用一种方法。

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**评价二** 起初，我抱着一种姑且一试的心态翻开了《Constraint Handling Rules》，毕竟“约束处理”这个词汇本身就带着一定的技术门槛。然而，作者的叙事风格却出乎意料地引人入胜。他并没有像一些技术书籍那样，一开始就抛出一堆晦涩难懂的术语，而是从一些更宏观的视角切入，探讨了“约束”在人类思维和自然界中的普遍性，这种铺垫极大地降低了我的阅读压力，并成功地激起了我的好奇心。随后，当真正进入到规则的定义和操作时，作者的讲解也同样细致入微，每个概念的提出都伴随着详实的解释和恰当的示例，让我能够跟随作者的思路，一步步构建起对Constraint Handling Rules的理解。我尤其喜欢作者在讨论“冲突解决”和“效率优化”时的策略，这些内容不仅展现了该技术的精妙之处，也让我对其在实际应用中的表现有了更深的期待。这本书的阅读体验，与其说是在学习一门新技术，不如说是在与一位经验丰富的向导同行，他耐心地指引我穿越复杂的技术迷宫，让我逐渐领略到其间的风景。

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**评价一** 这本书的开篇就如同一扇通往全新世界的大门，尽管我对于“约束处理规则”这一概念的理解尚浅，作者却以一种令人惊叹的清晰度和逻辑性，为我描绘了一个充满可能性的领域。我特别欣赏作者在介绍基本概念时所采用的类比和图示，它们有效地将抽象的理论转化为直观的理解，让我能够迅速把握核心思想，即便是在我并非计算机科学背景的情况下。整本书的结构安排也十分考究，从基础的定义到复杂的应用，层层递进，仿佛引导着读者一步步攀登知识的高峰。我尤其被那些精心设计的案例研究所吸引，它们展示了Constraint Handling Rules在解决现实世界问题时的强大力量，从优化生产流程到管理复杂的调度系统，这些应用无不彰显出该技术的潜力和价值。阅读的过程让我开始思考，在我的日常工作中，是否存在一些可以用这种方式来解决的难题，而我却一直受限于传统的方法。这本书不仅提供了知识，更激发了我探索和创新的欲望。

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**评价四** 我之前对“约束编程”领域的一些了解，大多局限于一些零散的介绍和简单的教程，始终觉得它是一个高深莫测且不易掌握的技术。然而，这本《Constraint Handling Rules》彻底改变了我的看法。作者在开篇就用一种非常平易近人的方式，将约束处理的概念置于一个更广阔的背景之下，解释了为什么在当今信息爆炸的时代，掌握有效的约束处理方法变得尤为重要。我非常赞赏作者在技术细节上的严谨，但他并没有让这些细节变得枯燥乏味。相反，他通过大量的示例，将抽象的规则和算法变得具体可感。我印象最深的是关于“回溯搜索”和“前向检查”的讲解，作者不仅详细地描述了这些算法的工作原理，还通过对比分析，清晰地揭示了它们的优缺点以及适用场景，这对于我这样一个希望深入理解技术细节的读者来说，无疑是一笔宝贵的财富。这本书让我觉得，Constraint Handling Rules并非遥不可及，而是可以通过系统学习和实践来掌握的强大工具。

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