[論文レビュー] Encoding Petri Nets in Answer Set Programming for Simulation Based Reasoning

Saadat Anwar, Chitta Baral+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 15, 2013

Logic, Reasoning, and Knowledge参考文献 27被引用数 6

ひとこと要約

この論文は、一般化されたペトリネットを直感的かつ論理的（論理的・記述的）に記述する Answer Set Programming (ASP) のエンコードを提示しており、シミュレーションベースの推論、リセット、インヒビタ、リードアークなどの拡張機能への容易な拡張性、およびすべての可能な状態遷移の完全な探索を可能にしている。主な貢献は、複数回のシミュレーションにおける推論を可能にする記述的で、拡張に強いフレームワークを提供することであり、教科書的な生物学的シグナル伝達経路に関する現実的な質問に答えるために不可欠である。

ABSTRACT

One of our long term research goals is to develop systems to answer realistic questions (e.g., some mentioned in textbooks) about biological pathways that a biologist may ask. To answer such questions we need formalisms that can model pathways, simulate their execution, model intervention to those pathways, and compare simulations under different circumstances. We found Petri Nets to be the starting point of a suitable formalism for the modeling and simulation needs. However, we need to make extensions to the Petri Net model and also reason with multiple simulation runs and parallel state evolutions. Towards that end Answer Set Programming (ASP) implementation of Petri Nets would allow us to do both. In this paper we show how ASP can be used to encode basic Petri Nets in an intuitive manner. We then show how we can modify this encoding to model several Petri Net extensions by making small changes. We then highlight some of the reasoning capabilities that we will use to accomplish our ultimate research goal.

研究の動機と目的

• 生物学的シグナル伝達経路をモデル化し、教科書的な質問に現実的に答えることができる形式的記述法の開発を目的とする。
• 既存のペトリネットツールが拡張性に欠け、すべての状態遷移をサポートせず、複数回のシミュレーションにおける推論を提供しないという限界を克服することを目的とする。
• ASPを用いて、並列的・インタリーブドな状態遷移の完全な探索を可能にする、シミュレーションベースの推論を実現することを目的とする。
• 最小限のコアエンコードの変更で、さまざまなペトリネット拡張機能をサポートできる、拡張性があり記述的なフレームワークを提供することを目的とする。

提案手法

• 仕様と実装のギャップが小さい論理的・記述的なアプローチを用いて、Answer Set Programming (ASP) を用いて基本的なペトリネットをエンコードする。
• 場所、遷移、アーク、マーキングを、ASPの事実と規則として表現し、アークの重みとトークン数を数値として扱う。
• 到達可能なマーキングに対応する安定モデルを生成することで、ASPソルバを用いてすべての可能な状態遷移を列挙する。
• 制約に基づくフィルタリングにより、順番に発火する、最大発火など、異なる発火の意味論を発火ルールの変更でサポートする。
• 遷移の事前条件とトークン消費ロジックの変更により、コアエンコードを拡張してリセットアーク、インヒビタアーク、リードアークをサポートする。
• モデルのフィルタリングや制約に基づく選択技術を用いて、PインバリアントやTインバリアントのような構造的性質を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ASPを用いて一般ペトリネットを記述する方法は、すべての可能な状態遷移の完全な探索を可能にするか？
• RQ2 リセットアーク、インヒビタアーク、リードアークといったペトリネット拡張機能は、コアエンコードの最小限の変更でASPベースのエンコードに統合可能か？
• RQ3 ASPは、複数回の実行と並列的な状態遷移を想定したシミュレーションベースの推論をどの程度サポートできるか？
• RQ4 ASPエンコードは、記述的かつ拡張可能な方法で、PインバリアントやTインバリアントのような構造的性質を分析できるか？
• RQ5 拡張性、推論支援、シミュレーションの完全性という観点から、既存のペトリネットツールと比較して、このASPベースのアプローチはどのように異なるか？

主な発見

• ASPエンコードにより、仕様と実装のギャップが小さい、直感的で記述的な基本ペトリネットのモデリングが可能である。
• コアASPルールの小さな変更で、リセットアーク、インヒビタアーク、リードアークといった重要なペトリネット拡張機能のサポートが可能である。
• ASPソルバを用いて到達可能なマーキングに対応するすべての安定モデルを生成することで、すべての可能な状態遷移の列挙が可能である。
• 回答集合のフィルタリングや制約に基づく選択により、シミュレーションベースの推論が可能となり、異なる発火意味論の間で比較が可能である。
• PインバリアントやTインバリアントのような構造的性質は、マーキング列のサイクルの特定、または回答集合に対する制約に基づくフィルタリングを用いて分析可能である。
• このフレームワークは、複数回のシミュレーション実行における推論をサポートしており、教科書的な生物学的シグナル伝達経路の複雑な質問に答えるために不可欠である。