Det typiska AI problemet är att göra en plan för de åtgärder som ska utföras av en controller så att det kan komma in i en uppsättning slutliga situationer, om det började med en viss initial situation. Planerna, och relaterade vinnande strategier, råkar vara ändliga i fallet med ett begränsat antal tillstånd och ett begränsat antal omedelbara åtgärder. Situationen blir mycket mer komplex när vi hanterar planering under tidsosäkerhet orsakad av åtgärder med fördröjda effekter. Här inför vi en trädbaserad formalism för att uttrycka planer, eller vinnande strategier, i ändliga tillståndssystem där åtgärder kan ha kvantitativt fördröjda effekter. Eftersom förseningarna är icke-deterministiska och kontinuerliga, behöver vi en oändlig förgrening för att visa alla möjliga förseningar. Icke desto mindre visar vi under rimliga antaganden att oändliga vinnande strategier som kan uppstå i detta sammanhang kan fångas upp av ändliga planer. Ovanstående planeringsproblem specificeras i logiska termer inom ett hornfragment av affin logik. Fördelen med linjär logik är bland annat att vi lätt kan fånga upp "förebyggande/förväntande" planer (i vilka en ny åtgärd β kan vidtas någon gång under den pågående tiden för en åtgärd α genomförs, för att förberedas innan åtgärd α slutförs). I detta dokument föreslår vi en heltäckande och lämplig logisk modell för stark planering under tidsosäkerhet som tar upp oändlighetsfrågor. I synnerhet etablerar vi en direkt överensstämmelse mellan linjära logiska bevis och planer, eller vinnande strategier, för åtgärder med kvantitativa fördröjda effekter.
I REF införlivades tidsmässiga begrepp i åtgärder som gjorde det möjligt för dem att få kvantitativt fördröjda effekter.
Linear logic as a tool for planning under temporal uncertainty
{'venue': 'Theor. Comput. Sci.', 'journal': 'Theor. Comput. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}