Machine learning OWL/RDF自动计划器

在当代OWL/RDF推理机和旧式的自动化计划器和调度程序之间，是否有任何软件可以充当交叉点？这两个系统都使用基于RETE的模式匹配，但似乎只有自动化的计划人员将“行动”的概念正式化。不幸的是，我所发现的所有实施自动化计划的项目，比如or，似乎都已经死了，或者正在消亡，而且从一开始就似乎从来没有很好地扩展过。当前的数据存储是在RDMS上实现的，可以扩展到数百万个三元组并进行推理，但我还没有发现任何专门尝试和推理操作的数据存储。我可以想象在传统的RDF中如何表示动作的概念，但我相信如果没有官方支持，它仍然会非常复杂和粗糙。不幸的是，我找不到多少现有技术。这以前做过吗？

（开源、java、ASL）位于基于RETE的规则引擎之上，并将

移动的概念形式化，这可能是您正在寻找的操作，也可能不是。它擅长向外扩展，无论是在数据方面还是在规划约束方面。它的生产准备就绪，并有一个完整的参考手册

有一些研究正在与Drools Expert一起研究猫头鹰，但我不知道这一点有多远。
是的，我目前正在研究Planner。它当然是可用的、积极维护的和开源的，尽管我不确定它的可扩展性有多大。它在编译的Java对象中定义了它的所有域逻辑，并在特定于域的XML文件中对问题规范进行编码。换句话说，您不能通过将OWL/RDF文件“上载”到数据库来更新域或问题。您必须将数据转换为特定于域的XML和/或手动编写Java代码并重新编译，这似乎不切实际。我希望我的看法是错误的。“我不确定它的可伸缩性如何。”它在数据（=搜索空间）和约束方面都擅长向外扩展。我所看到的唯一可以扩展到类似大小的东西是cpsolver，但这是一个研究原型（不再积极维护IIRC）。“它将问题规范编码到特定领域的XML文件中。”不，它没有。这只是因为我不想让数据库连接给示例增加负担，但我需要测试数据。整个过程是为了能够在普通的旧java对象上工作而构建的，这取决于您从何处获得它们（数据库、xml、infinispan、webservice等等）