报告题目：On Finding Approximate Solutions of Qualitative Constraint Networks

报告 人：李三江  教授（ABG欧博网平台登录特邀教授）

报告时间：2013年11月20日 上午9:30-10:30

报告地点：ABG欧博网平台登录报告厅

报告摘要：Qualitative Spatial and Temporal Reasoning (QSTR) represents spatial and temporal information in terms of human comprehensible qualitative predicates and reasons about qualitative information by solving qualitative constraint networks (QCNs). Despite significant progress in the past three decades, more and more evidence has shown that it is inherently hard to find exact solutions for expressive qualitative constraints. In many applications, however, we are often required to make decisions in a very limited time. In these cases, finding a good approximate solution in seconds is much more desirable than waiting days for an exact solution.  In this talk, we will exploit the algebraic structure of qualitative calculi (e.g. Interval Algebra and RCC8) as well as their conceptual neighbourhood graphs to develop approximate methods for consistency checking in QSTR. Moreover, we propose and empirically compare four independent methods to serve as tools for finding good approximate solutions for the given qualitative calculi.

报告人简介：李三江，悉尼科技大学教授，ARC（澳大利亚研究理事会） Future Fellow。 1996年本科毕业于欧博官网手机版数学系，2001年博士毕业于四川大学数学系；2001年至2008年在清华大学计算机系工作，历任博士后(2001)，助理研究员(2003)，副研究员(2005)。2004年获德国洪堡基金会资助到德国弗赖堡大学访问18个月，任洪堡学者；2006年获首届微软青年教授奖、2008年获中创软件人才奖、2009年获 ARC Future Fellow奖，2010年获悉尼科技大学 ECR Research Excellence Award。

主要研究方向为空间推理和人工智能理论。自2001年以来他与合作者系统深入地研究了空间推理的拓扑方法，并在空间关系建模和空间约束求解等方面取得重要成果。这包括：提出一种能同时容纳空间拓扑信息的离散和连续模型的形式系统，建立了空间拓扑信息的分层表示理论；发展了复合推理方法，证明了关系模型是否对复合封闭与基于复合的推理方法是否完备无关；采用九交方法对平面区域间的拓扑关系进行了完备分类；针对著名的RCC8拓扑关系模型，设计了一个立方时间的实现算法并证明了RCC8的易处理子集的闭包也是易处理的；针对Goyal和Egenhofer提出的主方位关系模型，在国际上首次给出正确的多项式（立方）算法，在此之前这被国际同行认为是不可能的；系统研究了空间方位和拓扑关系的混合约束求解问题，给出其上一大类约束满足问题的判定方法。这些研究揭示了空间关系模型和时间区间代数在复合推理方面的重大差别，激发了国际同行对弱复合与外延性复合之间差异的研究。

这些成果主要发表在人工智能领域重要国际刊物和顶级国际会议，其中包括Artificial Intelligence Journal 七篇。他主持的一项中国国家自然科学基金面上项目和参与的一项国家自然科学基金重大项目分别被评为“特优”结题项目。目前主持三项澳洲研究理事会研究项目。