使用 Clingo 求解多次 ASP
本研究提出了一种适用于 lazy-grounding ASP 求解器的新适应性方法，包括重启、相位保存、领域无关的启发式以及学习子句删除等，成功地提高了求解能力，并发现在某些情况下存在负面影响，表明需要与其他求解器相同的 portfolio solving。
Aug, 2020
介绍了新的 ASP 系统 clingo 4，其提供高级结构来实现复杂推理过程，支持高级搜索形式（如优化或理论求解），并通过嵌入脚本语言 lua 和 python 实现控制能力，为 ASP 的声明输入语言提供了一种新的指令来支持命名和可参数化子程序的逻辑程序结构化。通过严格分离逻辑程序和控制程序，clingo 4 还取消了增量和反应推理的专用系统，其灵活性超越了 iclbingo 和 oclingo 的解决过程。
May, 2014
本文提出了一种在现有 ASP 求解器基础之上通过应用机器学习方法，通过识别 ASP 程序的一组易于计算的句法特征，并对这些实例上的性能表现进行归纳学习算法选择策略，从而能够比第三届 ASP 竞赛的任何求解器都更有效地解决实例。
Jun, 2013
这篇论文介绍了使用 CLINGO 实现扩展和定制化特殊目的系统的两种方法，通过 meta 编程和应用程序接口 2 种不同方式来实现操作和控制整个 ASP 模型。同时，还介绍了 CLINGO 新的应用程序类和中间格式 ASPIF，旨在帮助普通用户构建自己的 ASP 系统并进行非平凡的案例分析。
Aug, 2020
通过对逻辑编程领域中的回答集编程（ASP）进行分析，我们提出了一种精细化的方法，描述了 ASP 程序的特征，以及在一些情况下决策问题的半决策解法和用于生成有限扩展的基础步骤。
May, 2024
该论文提出了一种新的 ASP 编码模式，通过利用实际问题的大规则来编码难题，尤其针对 NP 问题能提供更强的表达能力，并且提供基于规则分解技术的解决方案，初步的基准测试表明，放弃固定程序的简便方式可以显著提高速度。
Aug, 2016
本文提出了一种扩展的 ASP 系统结构，其中将输入程序的部分编译为特定的二进制，并可能不受基础步骤的限制。我们提出了相关的部分编译技术，并在一个著名的 ASP 求解器上实现了新方法。结果表明，基于编译的方法对于各种用例都有改进。
Jul, 2019
提出了一种新的 ASP 程序调试方法，该方法基于非基础程序中所涉及的非基础规则，通过问答能够精确定位程序中的错误。这种调试器集成在 ASPIDE 中，使用 WASP 进行实现。
Aug, 2018
该研究提出了一种新的优化方法，基于树分解技术和启发式算法，可以将一个输入的逻辑程序转化为一个等价的程序以提高 ASP 系统的求解效率，并在实验中验证了其有效性。
Dec, 2018