Simetrías en lógicas de descripción

En esta tesis trabajaremos con el concepto de simetría en el contexto del razonamiento automático. Si podemos identificar las simetrías de un problema, podríamos utilizarlas para reducir la dificultad del razonamiento analizando en detalle sólo uno de los casos simétricos y luego generalizar el resu...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Rescía, Giovanni
Other Authors: Orbe, Alejandro Ezequiel
Format: bachelorThesis
Language:spa
Published: 2018
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/11086/5843
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description En esta tesis trabajaremos con el concepto de simetría en el contexto del razonamiento automático. Si podemos identificar las simetrías de un problema, podríamos utilizarlas para reducir la dificultad del razonamiento analizando en detalle sólo uno de los casos simétricos y luego generalizar el resultado a los demás. Esto es exactamente lo que tratamos de hacer cuando utilizamos las simetrías de un problema en el contexto de razonamiento automático: la presencia de simetrías en subespacios que no contienen soluciones pueden ser de utilidad para nuestro algoritmo ya que podemos guiarlo para que busque soluciones en otras partes del espacio de búsqueda. En particular, nos enfocaremos en la detección de simetrías en lógicas de descripción. Aprovecharemos estudios previos en lógicas modales y lógicas de descripción para desarrollar un nexo sintáctico y semántico entre ambas lógicas y así trasladar todos los resultados teóricos necesarios para la detección de simetrías obtenidos ya para lógicas modales hacia el caso de las lógicas de descripción. Con respecto al marco práctico, describiremos la herramienta implementada para la detección de simetrías en lógicas de descripción y estudiaremos cada uno de sus módulos a través de un simple caso de uso. Presentaremos también resultados de un estudio empírico al probar nuestra herramienta con ontoloías obtenidas de la web y utilizadas en razonadores, y analizaremos dichos resultados: tiempos de ejecución, tamaños de las ontologías, tamaños de los grafos y cantidad de simetrías obtenidas.
format bachelorThesis
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institution Universidad Nacional de Cordoba
language spa
publishDate 2018
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spelling rdu-unc.58432022-10-13T11:32:10Z Simetrías en lógicas de descripción Rescía, Giovanni Orbe, Alejandro Ezequiel Lógicas de descripción Razonamiento automático Simetrías En esta tesis trabajaremos con el concepto de simetría en el contexto del razonamiento automático. Si podemos identificar las simetrías de un problema, podríamos utilizarlas para reducir la dificultad del razonamiento analizando en detalle sólo uno de los casos simétricos y luego generalizar el resultado a los demás. Esto es exactamente lo que tratamos de hacer cuando utilizamos las simetrías de un problema en el contexto de razonamiento automático: la presencia de simetrías en subespacios que no contienen soluciones pueden ser de utilidad para nuestro algoritmo ya que podemos guiarlo para que busque soluciones en otras partes del espacio de búsqueda. En particular, nos enfocaremos en la detección de simetrías en lógicas de descripción. Aprovecharemos estudios previos en lógicas modales y lógicas de descripción para desarrollar un nexo sintáctico y semántico entre ambas lógicas y así trasladar todos los resultados teóricos necesarios para la detección de simetrías obtenidos ya para lógicas modales hacia el caso de las lógicas de descripción. Con respecto al marco práctico, describiremos la herramienta implementada para la detección de simetrías en lógicas de descripción y estudiaremos cada uno de sus módulos a través de un simple caso de uso. Presentaremos también resultados de un estudio empírico al probar nuestra herramienta con ontoloías obtenidas de la web y utilizadas en razonadores, y analizaremos dichos resultados: tiempos de ejecución, tamaños de las ontologías, tamaños de los grafos y cantidad de simetrías obtenidas. 2018-02-19T18:18:51Z 2018-02-19T18:18:51Z 2017 bachelorThesis http://hdl.handle.net/11086/5843 spa Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Argentina http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
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