提出一种基于逻辑编程的建模范式，将 ASP 和 QBF 的最佳特性相结合，实现对高层次搜索问题的编码。
Aug, 2016
本文介绍了一种新的 Answer Set Programming with Quantifiers ASP (Q) 的实现方式，它构建在 qasp 的基础上，具有更高效的编码过程和自动选择多个 QBF-solving 后端的算法选择策略，具有比 qasp 更好的性能表现。
May, 2023
文章介绍一种基于 Answer Set Programming (ASP) 的不完整信息规划的通用方法，提出使用量化 Answer Set Programming (QASP) 来解决符合和条件型规划问题，并介绍了一款基于翻译的 QASP 求解器用于将量化逻辑程序转换为量化布尔公式 (QBF) 进而求解。
Aug, 2021
本篇论文研究了 ASP 的形式验证问题，通过使用基于 ASP 模块的形式化规范语言，将 ASP 模块与问题实例正确地相对应，从而证明了逻辑程序 P 的正确性，这种模块化的规范语言包含了可能嵌套的一阶程序模块，可以在不同层次上包含本地隐藏原子。
Aug, 2020
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。
提出了一种基于命题连词的比喻来定义 aggregates 的方法，可以在 ASP 范式下，对任意命题理论进行扩展，将 aggregates 定义为基础构造，并且结合了表达能力和简洁性。该定义还继承了关于具有嵌套表达式的程序的许多定理，例如强等价性和拆分定理。
Dec, 2008
本文提出了基于边界约束的 ASP（Bound Founded Answer Set Programming）方法，解决了 ASP 系统中存在的基于有限域变量建模的算法性难题，同时将 ASP 的语义从布尔值和常规规则扩展到了数值变量上。
May, 2014
该研究的目标是扩展支持 ASP 程序验证的工具和理论，旨在促进知识表示和推理的发展，并解决人工智能中的可靠性和可解释性问题。
Aug, 2022
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
本文介绍了一种基于可能逻辑的新 ASP 模型，称为 Possibilistic answer set programming（PASP）。通过将对 PASP 程序中的规则的确定性附加到每个规则上，我们提出了一种更加合适的 PASP 语义，并且该框架可以轻松使用标准 ASP 求解器实现。
Mar, 2012