eclingo 是基于 Answer Set Programming 系统 clingo 开发的一个解决 Gelfond 1991 下的认知逻辑程序的求解器，通过使用 clingo 的语法扩展能力定义主观文字实现了对程序的谨慎和勇敢结果的搜索，并在一些场景中提高求解效率。

Aug, 2020

使用约束逻辑编程 (CL) 对 SQL 查询进行建模，通过关注语义属性来对数据无关的抽象层进行建模，以发现可能存在的错误。该方法使用不同的约束域，这些约束域映射到 SQL 类型，并提出它们协作以提高准确性，最终我们获得一个包括 SQL 和 Datalog 的演绎系统并在课堂上实现它，和其他方法相比，表现出巨大的优势和差异，并展示其性能数据。

Jul, 2019

ICLP 是呈现逻辑编程研究的卓越国际会议，涵盖基础、语言、实现和应用，并欢迎相关范式和合作。

Aug, 2022

该研究论文介绍了一种基于 ASP 系统 clingo 的算法框架，利用线性约束扩充基本 ASP，实现了不同形式的线性约束，并在反应式环境下演示其应用。最后，对该算法进行了实证评估。

Jul, 2017

通过约束逻辑编程的框架，提出了一种新方法 CLP (BN)，用于表达贝叶斯网络，该方法使用唯一的新符号 Skolem 函数表示具有未知值的对象，与 PRMs 和概率逻辑程序相关。

Oct, 2012

这篇论文介绍了基于冲突驱动的归纳逻辑编程方法， 主要使用 Answer Set Programs（ASP）进行学习， 以提高可扩展性，并提出了可以处理噪声数据集的 ILASP3 和 ILASP4 系统。

Dec, 2020

通过强调 Strategic Environmental Assessment（战略环境评估）、Constraint Logic Programming（约束逻辑编程）等方法，开发了一个具有多目标优化功能的决策支持系统，可以提供可行的政策计划并进行环境评估及对比。

May, 2014

通过扩展冲突驱动子句学习技术，本文使用基于整数线性规划方法处理复杂的实际问题，并讨论该方法在优化方面的潜在改进。

Feb, 2024

SWI-Prolog 作为一个社区项目，是一个用于构建知识密集型和交互式系统的工具，支持 Prolog 社区中开发的各种思想并作为外部资源之间的粘合剂。

Nov, 2010

提出了一种新的框架，称为归纳约束编程循环，该框架结合了数据挖掘和机器学习等领域以及约束编程，用于动态更新约束和优化条件来解决许多实际的优化问题。

Oct, 2015