Nghiên cứu tích hợp tri thức trong logic khả năng dựa trên kỹ thuật đàm phán và tranh luận

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ LÊ THỊ THANH LƯU NGHIÊN CỨU TÍCH HỢP TRI THỨC TRONG LOGIC KHẢ NĂNG DỰA TRÊN KỸ THUẬT ĐÀM PHÁN VÀ TRANH LUẬN Chuyên ngành: Mã số: Hệ thống thơng tin 9480104.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ CƠNG NGHỆ THƠNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS ĐỖ VĂN THÀNH TS TRẦN TRỌNG HIẾU HÀ NỘI – 2022 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án “Nghiên cứu tích hợp tri thức Logic khả dựa kỹ thuật Đàm phán Tranh luận” công trình nghiên cứu riêng tơi Các kết trình bày luận án hồn tồn trung thực chưa công bố cơng trình khác - Tơi trích dẫn đầy đủ tài liệu tham khảo, cơng trình nghiên cứu liên quan nước quốc tế Ngoại trừ tài liệu tham khảo này, luận án hoàn toàn công việc riêng - Luận án hồn thành thời gian tơi làm nghiên cứu sinh Bộ môn Các Hệ thống Thông tin, Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội Nghiên cứu sinh Lê Thị Thanh Lưu i LỜI CẢM ƠN Thời gian học nghiên cứu sinh thực luận án Bộ môn Các Hệ thống thông tin - Khoa Công nghệ thông tin - Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội hướng dẫn khoa học PGS TS Đỗ Văn Thành TS Trần Trọng Hiếu khoảng thời gian vô quý báu ý nghĩa Trước tiên xin bày tỏ lịng tri ân vơ hạn sâu sắc đến Thầy PGS TS Đỗ Văn Thành TS Trần Trọng Hiếu, người Thầy đưa tơi tiếp cận, khuyến khích, truyền cảm hứng, bảo tạo cho điều kiện tốt từ bắt đầu làm nghiên cứu sinh đến hoàn thành luận án để đạt thành công lĩnh vực nghiên cứu Sự nghiêm khắc, nghiêm túc nghiên cứu khoa học với động viên bảo Thầy giúp tơi có nhiều động lực vượt qua giai đoạn nghiên cứu khó khăn, để ngày hơm tơi hồn thành nghiên cứu luận án trưởng thành tự tin đường nghiên cứu khoa học Tơi đặc biệt gửi lời tri ân chân thành tới PGS TS Hà Quang Thụy, PGS TS Phan Xuân Hiếu, PGS TS Nguyễn Ngọc Hóa Thầy ln tận tâm, động viên, khuyến khích dẫn giúp vượt qua nhiều trở ngại trình nghiên cứu Đặc biệt PGS TS Hà Quang Thụy ln nhiệt tình hướng dẫn truyền đạt kinh nghiệm nghiên cứu q trình tơi thực luận án Thầy cho môi trường làm việc hiệu nhân văn Phịng thí nghiệm Khoa học liệu Công nghệ tri thức - DS&KTLab Riêng học hỏi Thầy nhiều điều Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn chân thành sâu sắc tới Thầy GS TSKH Nguyễn Ngọc Thành Trường Đại học Bách khoa Wroclaw, Ba Lan có nhiều hỗ trợ mặt chuyên môn cho luận án Tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành tới đồng đội anh chị em nghiên cứu sinh Vũ Ngọc Trình, Nguyễn Thị Hồng Khánh, Phạm Thanh Huyền, Bùi Thị Hồng Nhung, Nguyễn Văn Thẩm, Nguyễn Thị Chăm, Lê Hoàng Quỳnh, Nguyễn ii Thị Ngân, Nguyễn Ngọc Vũ, Nguyễn Thọ Thông … Chúng bên nhau, chia sẻ với ý tưởng nghiên cứu, động viên lúc khó khăn niềm vui đạt kết mong muốn Tôi xin chân thành cảm ơn tới Ban lãnh đạo, tập thể Thầy Cô giáo, Nhà khoa học thuộc Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội, PGS TS Nguyễn Phương Thái, PGS TS Phạm Ngọc Hùng giúp đỡ chuyên môn tạo điều kiện thuận lợi cho suốt thời gian học tập nghiên cứu Cảm ơn chuyên viên Nguyễn Thị Lan Hương, Nguyễn Khánh Ly, Tạ Thị Hồng Hạnh hỗ trợ trình hồn thiện hồ sơ bảo vệ cấp Tơi bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc tới Ban giám hiệu Trường Đại học Tài – Kế tốn (Quảng Ngãi) tạo điều kiện thuận lợi thời gian, quan tâm động viên tơi q trình học tập Tôi biết ơn người thân gia đình, bố mẹ, anh chị ln chia sẻ, động viên chỗ dựa tinh thần vững cho suốt thời gian qua NCS Lê Thị Thanh Lưu iii TĨM TẮT Tích hợp tri thức làm gia tăng giá trị khả hệ thống thơng minh Nhiệm vụ tích hợp tri thức kết hợp số hệ thống thông minh lại thành hay làm cho chúng hợp tác với Một điều kiện cần thiết để hợp tác thành công thống tri thức hệ thống Tích hợp tri thức xây dựng sở tri thức (CSTT) chung đại diện tốt cho tập CSTT ban đầu Khi tích hợp tri thức cần phải giải vấn đề không quán CSTT Luận án này, đề xuất số cách tiếp cận khác để giải tốn tích hợp CSTT tích hợp CSTT có thứ tự ưu tiên (bao gồm CSTT logic khả chuẩn (hay CSTTKN), tích hợp CSTTKN sử dụng nhiều tốn tử tích hợp, tích hợp CSTT logic khả biểu trưng (hay CSTTKNBT) theo quan điểm định đề Các định đề tính chất logic mà ta mong muốn CSTT tích hợp cần thỏa mãn Nội dung luận án tóm tắt sau: 1) Khảo cứu phương pháp biểu diễn tri thức, duyệt tri thức tích hợp tri thức Phát tính khơng qn CSTT Khảo cứu mơ hình đàm phán J.Nash (1950) mơ hình tranh luận Phạm Minh Dũng (1995) Các mơ hình phát triển mở rộng nhiều sau năm 2000, ứng dụng Logic mờ (Fuzzy Logic) logic khả (Possibilistic logic) Kỹ thuật đàm phán nhượng đồng thời lý thuyết trò chơi đàm phán kỹ thuật tranh luận nhằm xử lý tri thức mâu thuẫn lý thuyết lựa chọn xã hội luận án xem xét để phát triển vận dụng vào q trình tích hợp CSTT ưu tiên nói chung, CSTTKN nói riêng Việc tích hợp CSTTKN sử dụng hai họ toán tử nhằm khắc phục tượng tri thức nhiều tác tử hỗ trợ khơng tích hợp trọng số thấp tri thức gây mâu thuẫn tích hợp trọng số tri thức cao thực cho hai CSTTKN Cách tiếp cận nghiên cứu tích hợp cần phát triển mở rộng để tích hợp nhiều CSTTKN khắc phục hạn chế nêu Mới đây, logic khả biểu trưng iv phát triển mở rộng từ logic khả Vấn đề tích hợp CSTTKNBT đặt cách tự nhiên đến chưa có nghiên cứu giải 2) Đề xuất khung tích hợp CSTT ưu tiên dựa kỹ thuật đàm phán, bao gồm đề xuất mơ hình tiên đề (hay tính chất logic mà CSTT tích hợp cần thỏa mãn) đề xuất quy trình làm việc cho q trình tích hợp CSTT ưu tiên (có thể qn khơng) với tập ràng buộc dựa kỹ thuật đàm phán, tập ràng buộc đóng vai trị trọng tài trình đàm phán (được gọi quy trình tích hợp đàm phán) Quy trình có vai trị mơ hình xây dựng q trình tích hợp dựa kỹ thuật đàm phán Ý tưởng giải pháp đàm phán nhượng đồng thời trò chơi đàm phán phát triển lồng vào quy trình tích hợp - đàm phán Một thuật tốn mơ tả xác quy trình tích hợp - đàm phán đề xuất sử dụng để chứng minh mối quan hệ mơ hình xây dựng mơ hình tiên đề q trình tích hợp dựa kỹ thuật Độ phức tạp thuật toán ước lượng tường minh cụ thể trường hợp tích hợp CSTTKN, dạng đặc biệt CSTT ưu tiên 3) Đề xuất khung làm việc cho trình tích hợp CSTT ưu tiên (có thể quán không) dựa kỹ thuật tranh luận Kỹ thuật tranh luận nhằm xử lý mâu thuẫn tri thức lý thuyết lựa chọn xã hội lồng vào quy trình tích hợp CSTT ưu tiên quy trình gọi quy trình tích hợp - tranh luận Nó xem mơ hình xây dựng cho q trình tích hợp CSTT ưu tiên dựa kỹ thuật tranh luận định đề q trình tích hợp CSTTKN xem mơ hình tiên đề q trình tích hợp CSTT ưu tiên Thuật tốn mơ tả xác quy trình tích hợp – tranh luận đề xuất sử dụng để chứng minh mối quan hệ mơ hình xây dựng mơ hình tiên đề q trình tích hợp CSTT ưu tiên dựa kỹ thuật tranh luận Độ phức tạp tính toán thuật toán ước lượng Mỗi CSTTKN cịn xem khung tranh luận lập luận số khái niệm khung tranh luận cảm sinh cách tự nhiên cụ thể Trong ngữ cảnh thuật toán đề xuất mơ tả xác khung v tích hợp – tranh luận CSTTKN độ phức tạp tính tốn xác định cách tường minh cụ thể 4) Đề xuất mở rộng, phát triển phương pháp tích hợp hai CSTTKN sử dụng hai tốn tử thành phương pháp tích hợp kết hợp nhiều CSTTKN sử dụng hai toán tử Chỉ điều kiện cần đủ để q trình tích hợp thực định đề q trình tích hợp kết hợp CSTTKN sử dụng hai toán tử cần thỏa mãn Xây dựng thuật toán cho q trình tích hợp kết hợp CSTTKN sử dụng hai tốn tử 5) Đề xuất phương pháp tích hợp CSTTKNBT theo quan điểm định đề thực thơng qua việc tích hợp phân bố khơng khả biểu trưng đặc trưng cho CSTTKN thành phần Đề xuất phương pháp tích hợp phân cấp CSTTKN biểu trưng thơng qua việc tích hợp phân cấp phân bố không khả biểu trưng Với số lớp tốn tử tích hợp CSTTKNBT có, tính chất logic (hay định đề) mà CSTT tích hợp xây dựng sử dụng tốn tử tích hợp thỏa mãn vi MỤC LỤC MỞ ĐẦU xiv Chương TỔNG QUAN VỀ MƠ HÌNH TÍCH HỢP CSTT KHẢ NĂNG 1.1 Tri thức, biểu diễn tri thức CSTT .1 1.1.1 Tri thức .1 1.1.2 Biểu diễn tri thức 1.1.3 Cơ sở tri thức 1.1.4 CSTT quán CSTT không quán 1.1.5 Logic mệnh đề logic khả .6 1.1.5.1 Quan hệ thứ tự 1.1.5.2 Logic mệnh đề 1.1.5.3 Logic khả 11 1.1.6 Logic khả biểu trưng 14 1.2 Tích hợp CSTT 14 1.2.1 Khái niệm tích hợp CSTT 14 1.1.2.1 Duyệt tri thức 15 1.1.2.2 Tích hợp tri thức 15 1.1.2.3 Tích hợp CSTT với ràng buộc toàn vẹn 17 1.2.2 Các cách tiếp cận tích hợp CSTT 19 1.2.2.1 Tích hợp CSTT mức cú pháp .19 1.2.3.2 Tích hợp CSTT mức ngữ nghĩa 20 1.3 Tích hợp CSTTKN theo quan điểm định đề 21 1.3.1 Các định đề cho q trình tích hợp CSTT mệnh đề 22 vii 1.3.2 Các định đề cho q trình tích hợp CSTTKN theo cách tiếp cận cú pháp 23 1.3.3 Các định đề cho q trình tích hợp CSTTKN theo cách tiếp cận ngữ nghĩa 25 1.4 Tích hợp CSTTKN sử dụng hai toán tử 27 1.5 Tích hợp tri thức sử dụng khung tranh luận 31 1.5.1 Khung tranh luận ngữ nghĩa khung tranh luận 31 1.5.2 Tích hợp khung tranh luận .34 1.5.3 KTL cho tích hợp CSTTKN mâu thuẫn 35 1.6 Tích hợp tri thức sử dụng kỹ thuật đàm phán 36 1.6.1 Mơ hình đàm phán 36 1.6.2 Tích hợp CSTT dựa kỹ thuật đàm phán 38 1.6.2.1 Theo cách tiếp cận Booth 38 1.6.2.2 Theo cách tiếp cận Konieczny 39 1.6.2.3 Giải pháp đàm phán nhượng đồng thời 40 KẾT LUẬN CHƯƠNG 49 Chương TÍCH HỢP CƠ SỞ TRI THỨC KHẢ NĂNG DỰA TRÊN KỸ THUẬT ĐÀM PHÁN 51 2.1 Vấn đề đặt mơ hình tiên đề 51 2.1.1 Phát biểu vấn đề 51 2.1.2 Tập tiên đề 52 2.2 Mơ hình xây dựng 55 2.3 Tích hợp tri thức khả với tập ràng buộc 69 KẾT LUẬN CHƯƠNG 82 viii Chương TÍCH HỢP CƠ SỞ TRI THỨC KHẢ NĂNG DỰA TRÊN KỸ THUẬT TRANH LUẬN VÀ KẾT HỢP TOÁN TỬ 84 3.1 Xác định vấn đề mơ hình tiên đề 84 3.1.1 Xác định vấn đề số khái niệm 84 3.1.2 Các tính chất logic q trình tích hợp 86 3.2 Quy trình tích hợp CSTT ưu tiên dựa kỹ thuật tranh luận .88 3.3 Quan hệ mơ hình tiên đề quy trình tích hợp – tranh luận 99 3.4 Tích hợp CSTTKN dựa kỹ thuật tranh luận 102 3.5 Tích hợp CSTTKN sử dụng phương pháp kết hợp nhiều toán tử .111 KẾT LUẬN CHƯƠNG 118 Chương TÍCH HỢP CSTT KHẢ NĂNG BIỂU TRƯNG 120 4.1 Cơ sở tri thức khả biểu trưng 120 4.1.1 Logic khả biểu trưng 120 4.1.2 CSTT khả biểu trưng 122 4.2 Mơ hình tích hợp CSTT khả biểu trưng 123 4.2.1 Các định đề mơ hình tích hợp CSTTKNBT 123 4.2.2 Tích hợp CSTTKN biểu trưng 126 4.3 Mơ hình tích hợp phân cấp CSTTKN biểu trưng 131 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 137 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN .141 TÀI LIỆU THAM KHẢO .142 ix (𝛼, ¬𝛽, 𝛾, 𝜅, 𝜆) a1 a2 a3 min(min( a3 max(min( max(a1.a2) a1,a2),a3) a1,a2),a3) a1 a3 a3 a3 a1 (𝛼, ¬𝛽, 𝛾, 𝜅, ¬𝜆) 0 a3 0 a3 a3 (𝛼, ¬𝛽, 𝛾, ¬𝜅, 𝜆) 0 a3 0 a3 a3 (𝛼, ¬𝛽, 𝛾, ¬𝜅, ¬𝜆) a2 0 0 a2 (𝛼, ¬𝛽, ¬𝛾, 𝜅, 𝜆) 0 a3 0 a3 a3 (𝛼, ¬𝛽, ¬𝛾, 𝜅, ¬𝜆) 0 0 0 (𝛼, ¬𝛽, ¬𝛾, ¬𝜅, 𝜆) a3 0 a3 a3 (𝛼, ¬𝛽, ¬𝛾, ¬𝜅, ¬𝜆) 0 a2 a3 a3 a3 a2 (¬𝛼, 𝛽, 𝛾, 𝜅, 𝜆) 0 0 0 (¬𝛼, 𝛽, 𝛾, 𝜅, ¬𝜆) 0 a3 0 a3 a3 (¬𝛼, 𝛽, 𝛾, ¬𝜅, 𝜆) 0 0 0 (¬𝛼, 𝛽, 𝛾, ¬𝜅, ¬𝜆) a2 0 0 a2 (¬𝛼, 𝛽, ¬𝛾, 𝜅, 𝜆) a2 0 0 a2 (¬𝛼, 𝛽, ¬𝛾, 𝜅, ¬𝜆) a2 0 0 a2 (¬𝛼, 𝛽, ¬𝛾, ¬𝜅, 𝜆) a2 0 0 a2 (¬𝛼, 𝛽, ¬𝛾, ¬𝜅, ¬𝜆) 0 a2 a3 a3 a3 a2 (¬𝛼, ¬𝛽, 𝛾, 𝜅, 𝜆) 0 0 0 (¬𝛼, ¬𝛽, 𝛾, 𝜅, ¬𝜆) 0 a3 0 a3 a3 (¬𝛼, ¬𝛽, 𝛾, ¬𝜅, 𝜆) 0 0 0 (¬𝛼, ¬𝛽, 𝛾, ¬𝜅, ¬𝜆) 0 a2 0 0 a2 (¬𝛼, ¬𝛽, ¬𝛾, 𝜅, 𝜆) Bảng 4.2 - Tích hợp phân bố KKNBT sử dụng toán tử 𝑚𝑖𝑛 − 𝑚𝑖𝑛, 𝑚𝑖𝑛 − 𝑚𝑎𝑥, 𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛, 𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑎𝑥 Định nghĩa 4.7 Để phù hợp với bối cảnh tích hợp phân cấp CSTTKNBT, định đề 𝑊4 , 𝑊5 [24] điều chỉnh sau: 𝐖𝟒∗ Giả sử 𝐵1 , 𝐵2 , , 𝐵𝑛 CSTTKNBT quán, {𝐵1 , , 𝐵𝑘 }⊕2 {𝐵𝑘+1 , … , 𝐵𝑛 }⊕2 có mức ưu tiên, 𝒞𝑛𝑝 (𝔅⊕ ) ⊭ {𝐵1 , … , 𝐵𝑘 }⊕2 𝒞𝑛𝑝 (𝔅⊕ ) ⊭ {𝐵𝑘+1 , … , 𝐵𝑛 }⊕2 , ⊕ = ⊕1 ⊕2 𝐖𝟓∗ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙′⊕ ) ⨆ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙′′⊕ ) ⊨ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙⊕ ), 𝔙 = 𝔙′ ⨆ 𝔙", ký hiệu ⨆ hợp đa tập, 𝔙′ 𝔙" chia thành số nhóm Các mệnh đề sau cho thấy thuộc tính logic tốn tử tích hợp phân cấp theo quan điểm định đề Định lý 4.5 Nếu toán tử ⊕1 , ⊕2 thỏa mãn định đề 𝑊1 , 𝑊2 , 𝑊3 , 𝑊4 , 𝑊5 , 𝑊arb ⊕ thỏa mãn tương ứng định đề 𝑊1 , 𝑊2 , 𝑊3 , W4∗ , W5∗ 𝑊arb 133 Chứng minh 𝑾𝟏 : Vì CSTTKNBT 𝐵i , 𝑖 = 1, … , 𝑛 quán, 𝑡𝐵𝑖 (𝑖 = 1, , 𝑛) phân bố chuẩn Từ tính chất ⊕2 , suy PBKKNBT tích hợp PBKKNBT 𝑡⊕2𝑖 nhóm 𝑖𝑗 (𝑗 = 1, … , 𝑚) PBKKNBT chuẩn 𝑗 Tương tự, từ tính chất ⊕1 thấy 𝑡⊕ PBKKNBT chuẩn Vì 𝒞𝑛𝑝 (𝔅⊕ ) quán 𝑾𝟐 : Vì 𝐵1 ∪ 𝐵2 ∪ … ∪ 𝐵𝑛 quán, 𝐵𝑖𝑗1 ∪ 𝐵𝑖𝑗2 ∪ … ∪ 𝐵𝑖𝑗𝑘𝑗 quán Dựa điều từ Mệnh đề 4.4, suy 𝒞𝑛𝑝 (𝔙𝑖𝑗⊕2 ) ≡ 𝒞𝑛𝑝 (𝐵𝑖𝑗1 ∪ 𝐵𝑖𝑗2 ∪ … ∪ 𝐵𝑖𝑗𝑘𝑗 ) 𝔙𝑖𝑗⊕2 quán với 𝑗 = 1, 2, , 𝑚 Tiếp theo chứng minh 𝔙𝑖1⊕2 ∪ 𝔙𝑖2⊕2 ∪ … ∪ 𝔙𝑖𝑚⊕2 quán Giả sử ngược lại: 𝔙𝑖1⊕2 ∪ 𝔙𝑖2⊕2 ∪ … ∪ 𝔙𝑖𝑚⊕2 không quán ∃𝜙 ∈ ℒ cho 𝔙𝑖1⊕2 ∪ 𝔙𝑖2⊕2 ∪ … ∪ 𝔙𝑖𝑚⊕2 ⊨ (𝜙, α) 𝔙𝑖1⊕2 ∪ 𝔙𝑖2⊕2 ∪ … ∪ 𝔙𝑖𝑚⊕2 ⊨ (¬𝜙, 𝛽), α β > ∃𝑝, 𝑞 cho 𝔙𝑖𝑝⊕2 ⊨ (𝜙, α) 𝔙𝑖𝑞⊕2 ⊨ (¬𝜙, 𝛽) (𝐵𝑖𝑝1 ∪ 𝐵𝑖𝑝2 ∪ … ∪ 𝐵𝑖𝑝𝑘𝑝 ) ⊨ (𝜙, α) (𝐵𝑖𝑞1 ∪ 𝐵𝑖𝑞2 ∪ … ∪ 𝐵𝑖𝑞𝑘𝑞 ) ⊨ (¬𝜙, β) ⟹ (𝐵𝑖𝑝1 ∪ 𝐵𝑖𝑝2 ∪ … ∪ 𝐵𝑖𝑝𝑘𝑝 ∪ 𝐵𝑖𝑞1 ∪ 𝐵𝑖𝑞2 ∪ … ∪ 𝐵𝑖𝑞𝑘𝑞 ) không quán ⟹ 𝐵1 ∪ 𝐵2 ∪ … ∪ 𝐵𝑛 không quán Điều trái với giả thiết CSTTKNBT 𝐵𝑖 (𝑖 = 1, , 𝑛) Và có 𝒞𝑛𝑝 (𝔙⊕ ) ≡ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙𝑖1⊕2 ∪ 𝔙𝑖2⊕2 ∪ … ∪ 𝔙𝑖𝑚⊕2 ) Với (𝜙, α) ∈ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙⊕ ) (𝜙, α) ∈ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙𝑖1⊕2 ∪ 𝔙𝑖2⊕2 ∪ … ∪ 𝔙𝑖𝑚⊕2 ) 𝔙𝑖1⊕2 ∪ 𝔙𝑖2⊕2 ∪ … ∪ 𝔙𝑖𝑚⊕2 ⊨ (ϕ, α) ∃𝑝 cho 𝔙𝑖𝑝⊕2 ⊨ (𝜙, α) ∃𝑝: (𝐵𝑖𝑝1 ∪ 𝐵𝑖𝑝2 ∪ … ∪ 𝐵𝑖𝑝𝑘𝑝 ) ⊨ (𝜙, α) 𝐵1 ∪ 𝐵2 ∪ … ∪ 𝐵𝑛 ⊨ (𝜙, α) (𝜙, α) ∈ 𝒞𝑛𝑝 (𝐵1 ∪ 𝐵2 ∪ … ∪ 𝐵𝑛 ) 𝑾𝟑 : Nếu 𝔙 ⇔ 𝔙′ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙⊕ ) ≡ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙′⊕ ) 134 Theo định nghĩa 𝔙 ⇔ 𝔙′ ⟹ với nhóm (𝐵𝑖𝑗1 , 𝐵𝑖𝑗2 , … , 𝐵𝑖𝑗𝑘𝑗 ) in 𝔙, 𝑗 = 1,2, , 𝑚 tồn nhóm thứ j (𝐵′ℎ𝑗1 , 𝐵′ℎ𝑗2 , … , 𝐵′ℎ𝑗𝑘𝑗 ) 𝔙′ cho 𝒞𝑛𝑝 (𝐵𝑖𝑗𝑘 ) ≡ 𝒞𝑛𝑝 (𝐵′ ℎ𝑗𝑘 ) với 𝑘 = 1, 2, , 𝑘𝑗 Từ 𝒞𝑛𝑝 (𝐵𝑖𝑗𝑘 ) ≡ 𝒞𝑛𝑝 (𝐵′ ℎ𝑗𝑘 ) ⟹ 𝒯𝐵𝑖𝑗 (𝜔) = 𝒯𝐵′ℎ𝑗 (𝜔) với ∀𝜔 ∈ Ω Vì vậy, 𝑘 𝑘 𝐵 𝑖𝑗 𝒯⊕ (𝜔) = ⊕2 (𝒯𝐵𝑖𝑗1 (𝜔), … , 𝒯𝐵𝑖𝑗 (𝜔)) =⊕2 (𝒯𝐵′ℎ𝑗 (𝜔), … , 𝒯𝐵′ℎ𝑗 (𝜔)) = 𝑗 𝑘 𝐵′ ℎ𝑗 𝒯⊕2 (𝜔) 𝐵 𝐵′ 𝐵 𝐵′ ⟹ 𝒯𝔙⊕ (𝜔) = ⊕1 (𝒯⊕2𝑖1 (𝜔), … , 𝒯⊕2𝑖𝑚 (𝜔)) = ⊕1 (𝒯⊕2ℎ1 (𝜔), … , 𝒯⊕2ℎ𝑚 (𝜔)) = 𝒯𝔙′⊕ (𝜔) ⟹ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙⊕ ) ≡ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙′ ⊕ ) 𝑾∗𝟒 : Vì ⊕1 thỏa mãn định đề 𝑊4 , chứng minh định đề suy diễn trực tiếp 𝑾∗𝟓 : Giả sử 𝔙′ 𝔙" chia thành 𝑚 nhóm ⟹ 𝔙 = 𝔙′⨆ 𝔙" chia thành 𝑚 nhóm, 𝔙 = {𝔙1 , … , 𝔙𝑚 }, 𝔙𝑗 = {𝐵𝑗1 , 𝐵𝑗2 , … , 𝐵𝑗𝑘𝑗 } = {{𝐵′ 𝑗 , 𝐵′𝑗2 , … , 𝐵′𝑗ℎ } ⨆ {𝐵"𝑗1 , 𝐵"𝑗2 , … , 𝐵′′𝑗𝑞 } = 𝔙′𝑗 ⨆ 𝔙"𝑗 , đây: 𝐵′𝑗𝑘 ∈ 𝔙′ 𝐵"𝑗𝑞 ∈ 𝔙′′ Từ tính chất ⊕2 , có: 𝒞𝑛𝑝 (𝔙𝑗′ ⊕2 ) ⨆ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙𝑗" ⊕2 ) ⊨ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙𝑗 ⊕ ) (4.4) Với (𝜙, 𝑎) ∈ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙⊕ ) ⟹ 𝔙⊕ ⊨ (𝜙, 𝑎) ⟹ ∃ℎ cho 𝔙ℎ ⊕ ⊨ (𝜙, 𝑎) ⟹ (𝜙, 𝑎) ∈ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙ℎ ⊕2 ) ⟹ Theo cơng thức 4.4, có: 𝒞𝑛𝑝 (𝔙′ℎ ⊕ ) ⨆ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙"ℎ ⊕ ) ⊨ (𝜙, 𝑎) từ giả thiết ⊕1 ⟹ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙′⊕ ) ⨆ 𝒞𝑛𝑝 (𝔙′′⊕ ) ⊨ (𝜙, 𝑎) 135 𝑛 𝑾𝐚𝐫𝐛 : ∀𝐵′ , ∀𝑛, 𝒞𝑛𝑝 ((𝔙⨆𝐵′ )⊕ ) ≡ 𝒞𝑛𝑝 ((𝔙⨆𝐵′ )⊕ ); Giả sử 𝔙 = ⨆𝑗=1,…,𝑚 {𝐵𝑖𝑗1 , 𝐵𝑖𝑗2 , … , 𝐵𝑖𝑗𝑘𝑗 }, (𝔙⨆𝐵′ 𝑛 )⊕ = {{𝐵𝑖11 , 𝐵𝑖12 , … , 𝐵𝑖1𝑘1 }⊕2 , , 𝑛 {𝐵𝑖𝑚1 , 𝐵𝑖12 , … , 𝐵𝑖𝑚𝑘𝑚 ⨆ 𝐵′ }⊕ }⊕1 = {{𝐵𝑖11 , 𝐵𝑖12 , … , 𝐵𝑖1𝑘1 }⊕2 , , {𝐵𝑖𝑚1 , 𝐵𝑖12 , … , 𝐵𝑖𝑚𝑘1 ⨆ 𝐵′}⊕ }⊕1 (tính chất ⊕2 ) = ((𝔙⨆𝐵′ )⊕ ) So 𝑛 𝒞𝑛𝑝 ((𝔙⨆𝐵′ )⊕ ) ≡ 𝒞𝑛𝑝 ((𝔙⨆𝐵′ )⊕ ) KẾT LUẬN CHƯƠNG Trong chương này, luận án trình bày tích hợp tri thức mơ hình LKNBT, Luận án sử dụng cách tiếp cận theo ngữ nghĩa theo quan điểm định đề Cụ thể việc tích hợp CSTTKNBT thực thông qua phân bố không khả đặc biệt, cho CSTT này, phân bố khơng khả đặc tả nhiều Các định đề cho q trình tích hợp phát triển từ định đề trình tích hợp phân bố khả định đề thực chất lại phát triển từ định đề q trình tích hợp CSTT logic mệnh đề Các tốn tử tích hợp xây dựng dựa phép tốn LKNBT, phép toán min, max kết hợp phép toán Việc kiểm tra lớp toán tử theo định đề đề xuất trình bày luận án Lớp tốn tử khơng phong phú chủ yếu phép toán LKNBT bị hạn chế Ngoài để xử lý vai trị khơng giống CSTTKNBT, phương pháp tích hợp phân cấp Luận án đề xuất, theo cấp khác sử dụng tốn tử tích hợp khác Việc kiểm tra đặc trưng q trình tích hợp phân cấp theo quan điểm định đề trình bày Luận án Kết trình bày chương nghiên cứu sinh cơng bố cơng trình [LTTLuu_1] 136 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết nghiên cứu luận án Luận án có đóng góp nghiên cứu chủ yếu sau đây: 1.1 Đề xuất phương pháp tích hợp CSTT ưu tiên nói chung, CSTTKN nói riêng với tập tri thức ràng buộc dựa kỹ thuật đàm phán với nội dung cụ thể sau: - Đề xuất định đề cho q trình tích hợp CSTT ưu tiên dựa kỹ thuật đàm phán Các định đề phát triển từ tiên đề giải pháp đàm phán nhượng đồng thời trò chơi đàm phán định đề trình tích hợp CSTTKN Tập định đề mơ hình tiên đề Khung tích hợp CSTT ưu tiên dựa kỹ thuật đàm phán - Đề xuất quy trình tích hợp CSTT ưu tiên (có thể quán không) với tập ràng buộc dựa kỹ thuật đàm phán (gọi tắt Quy trình tích hợp - đàm phán), tập ràng buộc đóng vai trị trọng tài trị chơi đàm phán Quy trình tích hợp - đàm phán phát triển dựa ý tưởng trình tích hợp CSTTKN kỹ thuật xây dựng giải pháp đàm phán nhượng đồng thời Quy trình tích hợp - đàm phán khắc phục nhược điểm giải pháp đàm phán nhượng đồng thời Quy trình tích hợp - đàm phán mơ tả cách định tính xem mơ hình xây dựng Khung tích hợp tri thức dựa vào kỹ thuật tranh luận - Đề xuất thuật toán Tichhop-Đamphan (thuật tốn 2.1) Thuật tốn mơ tả xác Quy trình tích hợp - đàm phán sử dụng thuật toán để chứng minh mối quan hệ chặt chẽ mơ hình tiên đề mơ hình xây dựng Khung tích hợp CSTT ưu tiên dựa kỹ thuật đàm phán (CSTT tích hợp thỏa mãn đến 9/10 định đề xác định) - Độ phức tạp tính tốn thuật tốn Tichhop-Đamphan ước lượng xác định tường minh, cụ thể CSTT ưu tiên CSTTKN 137 1.2 Đề xuất phương pháp tích hợp CSTT ưu tiên nói chung, CSTTKN nói riêng dựa kỹ thuật tranh luận với nội dung cụ thể sau: - Mơ hình tiên đề q trình tích hợp CSTT ưu tiên phát triển tử định đề q trình tích hợp CSTTKN biết sử dụng rộng rãi - Đề xuất Quy trình tích hợp CSTT ưu tiên (có thể qn khơng) dựa kỹ thuật tranh luận, CSTT ưu tiên xem KTL kỹ thuật tranh luận sử dụng trình lựa chọn tri thức để ưu tiên xem xét q trình tích hợp để xử lý loại bỏ tri thức gây mâu thuẫn Quy trình mơ tả cách định tính xem mơ hình xây dựng Khung tích hợp CSTT ưu tiên dựa kỹ thuật tranh luận - Đề xuất thuật toán Tichhop-Tranhluan (thuật tốn 3.1) Thuật tốn mơ tả xác Quy trình tích hợp - tranh luận sử dụng thuật tốn để mối quan hệ mơ hình xây dựng mơ hình tiên đề Khung tích hợp tri thức dựa kỹ thuật tranh luận Cụ thể CSTT ưu tiên tích hợp thỏa mãn 7/8 định đề q trình tích hợp - Độ phức tạp thuật toán Tichhop-Tranhluan ước lượng cụ thể xác định tường minh cụ thể CSTT ưu tiên trở thành CSTTKN Khi kỹ thuật tranh luận lập luận công bị công tác tử tham gia tranh luận thực trình tích hợp chuyển đổi thành lập luận hỗ trợ hỗ trợ q trình tích hợp CSTTKN Có thể thấy mục đích giải pháp đàm phán lý thuyết trò chơi mục đích tranh luận lý thuyết lựa chọn xã hội tích hợp CSTT nói chung khác Quy trình tích hợp - đàm phán Quy trình tích hợp - tranh luận khai thác mạnh giải pháp đàm phán trò chơi đàm phán mạnh kỹ thuật tranh luận xử lý tri thức mâu thuẫn để lồng ghép vào q trình tích hợp CSTT ưu tiên Rất khó mơ tả biểu thức tốn học khung có lồng ghép luận án 138 mơ tả chúng cách định tính Nhưng mơ tả định tính thể cách xác thuật tốn thực thi Đó đóng góp phương pháp nghiên cứu luận án 1.3 Đề xuất mở rộng, phát triển phương pháp tích hợp nhiều CSTTKN sử dụng hai họ tốn tử tích hợp với nội dung cụ thể là: - Mở rộng phát triển phương pháp tích hợp hai CSTTKN sử dụng hai tốn tử thành tích hợp nhiều CSTTKN sử dụng hai tốn tử Chỉ điều kiện cần đủ để q trình tích hợp nhiều CSTTKN sử dụng hai tốn tử thực Phương pháp tích hợp nhiều CSTTKN sử dụng hai tốn tử gọi phương pháp tich hợp kết hợp sử dụng toán tử - Chỉ định đề q trình tích hợp kết hợp CSTTKN sử dụng toán tử thỏa mãn xây dựng thuật tốn cho q trình tích hợp kết hợp CSTTKN sử dụng hai tốn tử 1.4 Đề xuất phương pháp tích hợp CSTTKNBT theo quan điểm định đề với nội dung cụ thể là: - Đề xuất phương pháp tích hợp CSTTKNBT theo quan điểm định đề thực thông qua việc tích hợp phân bố khơng khả biểu trưng đặc trưng cho CSTTKNBT thành phần - Đề xuất phương pháp tích hợp phân cấp CSTTKNBT theo quan điểm định đề thơng qua việc tích hợp phân cấp phân bố không khả biểu trưng đặc trưng cho CSTTKNBT thành phần - Chỉ tính chất logic mà CSTT tich hợp hai phương pháp nói thỏa mãn 139 Hạn chế luận án hướng nghiên cứu Luận án có số hạn chế chủ yếu sau: 2.1 Các thuật tốn tích hợp CSTTKN dựa kỹ thuật đàm phán (thuật toán Tichhop-Đamphan - thuật toán 2.1), kỹ thuật tranh luận (thuật toán TichhopTranhluan - thuật tốn 3.1) dựa phương pháp tích hợp kết hợp CSTTKN sử dụng hai toán tử (thuật toán Tichhop_2toantu - thuật toán 3.7) chưa cài đặt thử nghiệm 2.2 Kỹ thuật đàm phán nhượng đồng thời kỹ thuật tranh luận để khắc phục tình trạng mâu thuẫn tri thức tác tử tham gia đệ trình lồng ghép vào q trình tích hợp CSTT ưu tiên cịn đơn giản, thực tế sống phức tạp nhiều 2.3 Thứ tự ưu tiên CSTT ưu tiên luận án thứ tự ưu tiên toàn phần CSTT CSTT ưu tiên khác quan hệ thứ tự khác Tuy nhiên quan hệ thứ tự CSTT quan hệ thứ tự phần (như CSTTKNBT chẳng hạn) việc tích hợp CSTT cần nghiên cứu giải Hướng nghiên cứu luận án nhằm giải hạn chế nêu 140 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN Do Van Thanh, Le Thi Thanh Luu: Aggregation of symbolic [LTTLuu_1] possibilistic knowledge bases from the postulate point of view Journal of Computer Science and Cybernetics, V.36, N.1 (2020), 17 – 32 (ISSN 1813-9663) Le Thi Thanh Luu: A Framework for Merging Possibilistic [LTTLuu_2] Knowledge Bases Intelligent Information and Database Systems 11th Asian Conference, ACIIDS 2019 Yogyakarta, Indonesia, April 8–11, 2019 (Scopus, DBLP) Le Thi Thanh Luu, Tran Trong Hieu: Belief Merging for Possibilistic Belief Bases Advanced Computational Methods for [LTTLuu_3] Knowledge Engineering Proceedings of the 6th International Conference on Computer Science, Applied Mathematics and Applications, ICCSAMA 2019 (Scopus, DBLP) Lê Thi Thanh Lưu, Trần Trọng Hiếu: Một khung làm việc cho [LTTLuu_4] tích hợp tri thức đàm phán Hội thảo quốc gia lần thứ XX: Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin truyền thông – Quy Nhơn, 23-24/11/2017 (ISSN: 1813-9663) 141 TÀI LIỆU THAM KHẢO 10 11 12 13 14 Haret, A., et al., Proportional Belief Merging Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2020 34: p 2822-2829 Zins, C., Conceptual approaches for defining data, information, and knowledge JASIST, 2007 58: p 479-493 Booth, R., Social contraction and belief negotiation Information Fusion, 2006 7(1): p 19-34 Davis, R., B Buchanan, and E Shortliffe, Production Rules as a Representation for a Knowledge-Based Consultation Program, in Computer-Assisted Medical Decision Making, J.A Reggia and S Tuhrim, Editors 1985, Springer New York: New York, NY p 3-37 Rosen, K.H., Discrete Mathematics and Its Applications 2003: McGraw-Hill Haret, A., S Rümmele, and S Woltran, Merging in the Horn Fragment ACM Trans Comput Logic, 2017 18(1): p Article Dzitac, I., f.g Filip, and M.-J Manolescu, Fuzzy Logic Is Not Fuzzy: World-renowned Computer Scientist Lotfi A Zadeh International Journal of Computers Communications & Control, 2017 12: p 748 Baader, F., et al., The Description Logic Handbook: Theory, Implementation and Applications 2010: Cambridge University Press Cayrol, C., D Dubois, and F Touazi, Symbolic possibilistic logic: completeness and inference methods Journal of Logic and Computation, 2018 28(1): p 219-244 Guan, J and V.R Lesser On Probabilistic Logic 1990 London: Springer London De Bona, G., et al Towards a unified framework for syntactic inconsistency measures in Proceedings of the 32nd AAAI Conference on Artificial Intelligence 2018 Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) Makinson, D and P Gärdenfors Relations between the logic of theory change and nonmonotonic logic 1991 Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg Benferhat, S., D Dubois, and H Prade, Some Syntactic Approaches to the Handling of Inconsistent Knowledge Bases: A Comparative Study Part 1: The Flat Case Studia Logica, 1997 58(1): p 17-45 Hunter, A and S Konieczny, Approaches to Measuring Inconsistent Information, in Inconsistency Tolerance, L Bertossi, A Hunter, and T Schaub, Editors 2005, Springer Berlin Heidelberg: Berlin, Heidelberg p 191-236 142 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Hunter, A Elements of Argumentation 2007 Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg Dubois, D and H Prade, Possibility Theory, in Encyclopedia of Complexity and Systems Science, R.A Meyers, Editor 2009, Springer New York: New York, NY p 6927-6939 Nguyen, N.T and M Malowiecki, Using Consensus Susceptibility and Consistency Measures for Inconsistent Knowledge Management Vol 3518 2005 545-554 Schwind, N and P Marquis On consensus in belief merging in ThirtySecond AAAI Conference on Artificial Intelligence 2018 Zadeh, L.A., Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility Fuzzy Sets Syst., 1999 100: p 9–34 Dubois, D and H Prade, Possibility Theory and Its Applications: Where Do We Stand? Mathware and Soft Computing Magazine, 2015 18 Dubois, D and H Prade, Possibilistic Logic: From Certainty-Qualified Statements to Two-Tiered Logics – A Prospective Survey 2019 p 3-20 Dubois, D and H Prade, Possibility Theory: Qualitative and Quantitative Aspects, in Quantified Representation of Uncertainty and Imprecision, P Smets, Editor 1998, Springer Netherlands: Dordrecht p 169-226 Benferhat, S and S Kaci, Fusion of possibilistic knowledge bases from a postulate point of view International Journal of Approximate Reasoning, 2003 33(3): p 255-285 Benferhat, S and S Kaci, Fusion of possibilistic knowledge bases from a postulate point of view International Journal of Approximate Reasoning, 2002 33: p 255-285 Cayrol, C., D Dubois, and T Fayỗal, Symbolic possibilistic logic: Completeness and inference methods Journal of Logic and Computation, 2018: p exx046 Schwind, N., et al., On Computational Aspects of Iterated Belief Change 2020 1742-1748 Dubois, D., et al., Main Issues in Belief Revision, Belief Merging and Information Fusion 2020 p 441-485 Arrow, K.J., Social Choice and Individual Values 2012: Yale University Press Fishburn, P.C., Condorcet Social Choice Functions SIAM Journal on Applied Mathematics, 1977 33(3): p 469-489 Moulin, H., Axioms of Cooperative Decision Making 1988: Cambridge University Press 143 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 Barberà, S., H Sonnenschein, and L Zhou, Voting by Committees Econometrica, 1991 59(3): p 595-609 Baral, C., S Kraus, and J Minker, Combining Multiple Knowledge Bases IEEE Trans on Knowl and Data Eng., 1991 3(2): p 208–220 Baral, C., et al Combining knowledge bases consisting of first order theories 1991 Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg Konieczny, S and R.P Pérez Merging with Integrity Constraints 1999 Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg Konieczny, S and P Marquis, DA2 merging operators Artificial Intelligence, 2004 157: p 49-79 Konieczny, S., J.-M Lagniez, and P Marquis SAT Encodings for Distance-Based Belief Merging Operators 2017 Benferhat, S., et al., A Practical Approach to Fusing Prioritized Knowledge Bases Studia Logica, 2002 70: p 105-130 Klement, E.P and R Mesiar, Triangular norms Tatra Mountains Mathematical Publications, 1997 13 Qi, G., W Liu, and D Bell, A Comparison of Merging Operators in Possibilistic Logic Vol 6291 2010 39-50 Benferhat, S., D Dubois, and H Prade, A Computational Model for Belief Change and Fusing Ordered Belief Bases, in Frontiers in Belief Revision, M.-A Williams and H Rott, Editors 2001, Springer Netherlands: Dordrecht p 109-134 Benferhat, S., D Dubois, and H Prade, Some Syntactic Approaches to the Handling of Inconsistent Knowledge Bases: A Comparative Study Part 1: The Flat Case Studia Logica, 1997 58 Simari, G and I Rahwan, Argumentation in Artificial Intelligence 2009 Pollock, J.L., How to reason defeasibly Artif Intell., 1992 57(1): p 1– 42 Pollock, J.L., Cognitive Carpentry: A Blueprint for how to Build a Person 1995: MIT Press Vreeswijk, G Studies in Defeasible Argumentation 1993 Vreeswijk, G.A.W., Abstract argumentation systems Artificial Intelligence, 1997 90(1): p 225-279 Simari, G.R and R.P Loui, A mathematical treatment of defeasible reasoning and its implementation Artificial Intelligence, 1992 53(2): p 125-157 Amgoud, L and H Prade, Using arguments for making and explaining decisions Artif Intell., 2009 173(3–4): p 413–436 Bench-Capon, T., H Prakken, and G Sartor, Argumentation in Legal Reasoning 2009 p 363-382 144 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 Argumentation in Multi-Agent Systems - 8th International Workshop, ArgMAS 2011, Taipei, Taiwan, May 3, 2011, Revised Selected Papers 2012 Springer Dung, P.M., On the acceptability of arguments and its fundamental role in nonmonotonic reasoning, logic programming and n-person games Artif Intell., 1995 77(2): p 321–357 Deng, Y and Y OuYang A belief revision method based on argumentative dialogue model in 2016 11th International Conference on Computer Science & Education (ICCSE) 2016 Amgoud, L., et al Gradual Semantics Accounting for Similarity between Arguments in KR 2018 Amgoud, L., Argumentation for Decision Making 2009 p 301-320 Bonzon, E., et al Combining Extension-based Semantics and Rankingbased Semantics for Abstract Argumentation in 16th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning 2018 Tempe, United States Caminada, M and G Pigozzi, On judgment aggregation in abstract argumentation Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 2011 22(1): p 64-102 Hunter, A., Elements of Argumentation 2007 Dung, P and F Toni, Computing ideal sceptical argumentation Artificial Intelligence, 2007 171: p 642-674 Verheij, B Two Approaches to Dialectical Argumentation: Admissible Sets and Argumentation Stages 1999 Caminada, M., Semi-Stable Semantics Vol 144 2006 121-130 Delobelle, J., S Konieczny, and S Vesic, On the aggregation of argumentation frameworks: Operators and postulates Journal of Logic and Computation, 2018 28 Cayrol, C and M.-C Lagasquie-Schiex, Weighted Argumentation Systems: A Tool for Merging Argumentation Systems 2011 629-632 Coste-Marquis, S., et al., On the Merging of Dung's Argumentation Systems Artificial Intelligence, 2007 171: p 730-753 Tohmé, F., G Bodanza, and G Simari, Aggregation of Attack Relations: A Social-Choice Theoretical Analysis of Defeasibility Criteria 2008 823 Gabbay, D and O Rodrigues A Numerical Approach to the Merging of Argumentation Networks in Computational Logic in Multi-Agent Systems 2012 Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg 145 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 Tran, T.H., et al Argumentation Framework for Merging Stratified Belief Bases in Intelligent Information and Database Systems 2016 Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg Amgoud, L and S Kaci An Argumentation Framework for Merging Conflicting Knowledge Bases: The Prioritized Case 2005 Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg Benferhat, S., et al., Possibilistic Merging and Distance-Based Fusion of Propositional Information Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, 2002 34(1): p 217-252 Konieczny, S and R Pino Pérez, On the Logic of Merging 1998 488498 Lin, J., Integration of weighted knowledge bases Artificial Intelligence, 1996 83(2): p 363-378 Lin, J., Integration of Weighted Knowledge Bases Artif Intell., 1996 83: p 363-378 Lin, J and A Mendelzon, Merging Databases under Constraints International Journal of Cooperative Information Systems, 2000 Bravo, L and L Bertossi, Logic Programs for Consistently Querying Data Integration Systems 2003 10-15 Amgoud, L and C Cayrol, Inferring from Inconsistency in PreferenceBased Argumentation Frameworks Journal of Automated Reasoning, 2002 29(2): p 125-169 Amgoud, L and C Cayrol, A Reasoning Model Based on the Production of Acceptable Arguments Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, 2002 34(1): p 197-215 Chesñevar, C.I., A.G Maguitman, and R.P Loui, Logical models of argument ACM Comput Surv., 2000 32(4): p 337–383 Prakken, H and G Vreeswijk, Logics for Defeasible Argumentation, in Handbook of Philosophical Logic, D.M Gabbay and F Guenthner, Editors 2002, Springer Netherlands: Dordrecht p 219-318 Nash, J.F., The Bargaining Problem Econometrica, 1950 18(2): p 155162 Thomson, W., Chapter 35 Cooperative models of bargaining Handbook of Game Theory With Economic Applications, 1994 2: p 1237-1284 Jennings, N.R., et al., Automated Negotiation: Prospects, Methods and Challenges Group Decision and Negotiation, 2001 10(2): p 199-215 Sandholm, T., Agents in Electronic Commerce: Component Technologies for Automated Negotiation and Coalition Formation Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 2000 3(1): p 73-96 146 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 Harsanyi, J.C Noncooperative Bargaining Models in Games, Economic Dynamics, and Time Series Analysis 1982 Heidelberg: Physica-Verlag HD Parsons, S., C Sierra, and N Jennings, Agents that Reason and Negotiate by Arguing Journal of Logic and Computation, 1998 8(3): p 261-292 Zhang, D., Axiomatic Characterization of Task Oriented Negotiation 2009 367-372 Sákovics, J., A meaningful two-person bargaining solution based on ordinal preferences Economics Bulletin, 2004 3: p 1-6 Booth, R., A Negotiation-Style Framework for Non-Prioritised Revision 2003 Konieczny, S., Belief base merging as a game Journal of Applied NonClassical Logics, 2004 14(3): p 275-294 Zhang, D., A logic-based axiomatic model of bargaining Artificial Intelligence, 2010 174: p 1307-1322 Caridroit, T., S Konieczny, and P Marquis, Contraction in propositional logic International Journal of Approximate Reasoning, 2017 80: p 428-442 Jing, X., et al., A Logical Multi-Demand Bargaining Model with Integrity Constraints International Journal of Intelligent Systems, 2016 31 Zhang, D., A logic-based axiomatic model of bargaining Artificial Intelligence, 2010 174(16): p 1307-1322 Delobelle, J., S Konieczny, and S Vesic, On the aggregation of argumentation frameworks: operators and postulates Journal of Logic and Computation, 2018 28(7): p 1671-1699 Solaiman, B and É Bossé, Possibility Theory for the Design of Information Fusion Systems 2019 Benferhat, S and H Prade, Encoding formulas with partially constrained weights in possibilistic-like many-sorted propositional logic 2005 1281-1286 Beierle, C., S Kutsch, and K Sauerwald, Compilation of static and evolving conditional knowledge bases for computing induced nonmonotonic inference relations Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, 2019 87(1): p 5-41 Pigozzi, G., The Logic of Group Decisions: Judgment Aggregation Journal of Philosophical Logic, 2015 44(6): p 755-769 147 ... CSTT ưu tiên Q trình tích hợp CSTTKN dựa kỹ thuật đàm phán kỹ thuật tranh luận xem tương ứng trường hợp riêng q trình tích hợp CSTT ưu tiên dựa kỹ thuật đàm phán kỹ thuật tranh luận CSTTKN CSTT ưu... trò chơi đàm phán kỹ thuật tranh luận xử lý tri thức mâu thuẫn lý thuyết lựa chọn xã hội để xác định khoảng trống nghiên cứu khả đưa kỹ thuật đàm phán kỹ thuật tranh luận vào trình tich hợp CSTT... qua tri thức hữu ích khơng sử dụng q trình tích hợp Giải pháp khắc phục nhược điểm chúng kỳ vọng q trình tích hợp tri thức nên dựa vào kỹ thuật đàm phán kỹ thuật tranh luận Đó động lực nghiên cứu