[论文解读] 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 6

一句话总结

本文提出了一种直观的、基于答案集编程（ASP）的通用佩特里网编码方法，支持基于模拟的推理，可通过少量修改实现对重置弧、抑制弧和读弧等扩展的可扩展性支持，并能全面探索所有可能的状态演化路径。其核心贡献是一个声明式、抗复杂性扩展的框架，支持对多个模拟结果的推理——这对于回答教科书中的真实生物通路问题至关重要。

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.

研究动机与目标

• 开发一种能够建模生物通路并回答关于它们的现实、教科书式问题的形式化方法。
• 克服现有佩特里网工具在可扩展性、支持所有状态演化路径或对多个模拟结果进行推理方面的局限性。
• 通过ASP实现基于模拟的推理，全面探索并行与交错的状态演化路径。
• 提供一种可扩展的、声明式的框架，通过最小化核心编码的修改，支持多种佩特里网扩展。

提出的方法

• 使用声明式、基于逻辑的方法，以低规格-实现差距将基本佩特里网编码为答案集编程（ASP）。
• 将位置、变迁、弧和标记表示为ASP事实与规则，其中弧权重和令牌数量为数值。
• 利用ASP求解器通过生成对应于可达标记的稳定模型，枚举所有可能的状态演化路径。
• 通过基于约束的过滤机制修改触发规则，以支持不同的触发语义（如交错式、最大触发式）。
• 通过修改变迁前提条件和令牌消耗逻辑，将核心编码扩展以支持重置弧、抑制弧和读弧。
• 应用模型过滤和基于约束的选择等推理技术，分析结构属性如P-不变量和T-不变量。

实验结果

研究问题

• RQ1 ASP能否以一种支持全面探索所有可能状态演化路径的方式，对通用佩特里网进行编码？
• RQ2 如何通过最小化核心编码修改，将佩特里网扩展（如重置弧、抑制弧和读弧）集成到基于ASP的编码中？
• RQ3 ASP在多轮模拟及并行状态演化路径的推理支持方面，其能力在多大程度上得以体现？
• RQ4 该ASP编码能否以声明式且可扩展的方式，用于分析如P-不变量和T-不变量等结构属性？
• RQ5 与现有佩特里网工具相比，该基于ASP的方法在可扩展性、推理支持和模拟完备性方面表现如何？

主要发现

• ASP编码支持直观、声明式的建模，对基本佩特里网的规格-实现差距极低。
• 对核心ASP规则进行少量修改，即可实现对重置弧、抑制弧和读弧等关键佩特里网扩展的支持。
• 通过利用ASP求解器生成所有对应于可达标记的稳定模型，该方法能够枚举所有可能的状态演化路径。
• 通过答案集的过滤和基于约束的选择，支持基于模拟的推理，从而实现对不同触发语义的比较分析。
• 通过识别标记序列中的环路或在答案集上应用基于约束的过滤，可分析P-不变量和T-不变量等结构属性。
• 该框架支持对多个模拟运行的推理，这对于回答复杂的、教科书式的生物通路问题至关重要。