我希望澄清一些关于溯因逻辑编程与答案集编程的事情。
我和一些同学正在制作一个游戏。在这个游戏中有“英雄”(特殊的npc)。英雄有目标和行为。
(所有这些都是故事驱动的)
我希望英雄对玩家或其他英雄的 Action 做出什么 react ，然后从那里决定要做什么。
一位老师告诉我们一篇名为“RoleModel:Towards a Formal Model of Dramatic Roles for Story Generation”的论文，它解释了溯因逻辑编程。通过我的研究，我发现了答案集编程。
问题:
ALP范式和ASP范式之间有区别吗？
对于我的目的，一个比另一个更好吗？
还有其他选择吗？
最佳答案
你真的问了三个问题。我没有资格回答他们中的任何一个，但无论如何我都会尝试一下。
是的。 ASP 是一种范式，在该范式中，您的搜索问题被制成可以交给不同求解器的模型。 The paper you reference 在第 4.1 节中说他们遵循 ASP 范式并同时使用演绎和溯因推理。因此，您可以看到 abductive 和 deductive 在更大的 ASP 流程中充当战术求解器。
根据我在维基百科上读到的内容，这是一个很好的方法，因为溯因推理是提供解释而不是逻辑结果。我可以看到你在故事生成中会如何喜欢它； “玛丽讨厌苏，因此玛丽杀了苏”是一个推论，但根据我的粗略阅读，“玛丽讨厌苏，因为苏碾过她的狗”似乎更像是一种绑架。你会希望两者都充实一个故事，否则它会变得非常沉闷。
关于你的目的，你所说的只是你正在制作一款游戏。我不是游戏开发人员，但我非常有信心向您保证，在典型的游戏中不会使用类似的东西。游戏 AI 是它自己的整个领域。如果在大型游戏中使用这些东西，我会感到震惊。
也就是说，RoleModel 显示您可以做到，并且它同时使用两者，ASP 控制组合的 ALP/DLP 过程。在我看来，这两者很可能是可分离的，并且由于一个可以使用另一个，我猜他们并没有严格地对立。如果它适用于 RoleModel 游戏，真正的问题是它不能完成，它是一个好主意，但它是否适合您要完成的任务？如果您正在尝试构建 Action 射击游戏，我敢打赌其他更简单的方法会更好；如果你正在尝试构建一个丰富的 RPG，也许它会好起来。
大概。我会研究游戏的人工智能。优先级不同，我希望他们的文学从完全不同的地方开始，走向完全不同的方向，但我可能会误会。
关于prolog - 关于溯因逻辑编程与答案集编程的讨论，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/41274692/