Sep, 2019

利用声明性特定领域启发式中的部分知识，支持ASP

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TL;DR本论文提出了一种用于 Answer Set Programming (ASP) 中声明性领域特定启发式的新语义，并在懒惰绑定 ASP 系统 Alpha 中实现，证明将 ASP 求解与懒惰绑定和本文提出的新启发式相结合可用于解决工业级问题。
发现论文，激发创造
  • ASPeRiX，基于一阶前向链接技术的答案集计算方法

    该论文提出了一种将Answer Set Programming应用于人工智能或在解决组合问题时表示知识的自然方法，其中介绍了一种前向链接的方法，通过在搜索过程中将规则的实例化与之融合来避免了先前的阶段。

    Mar, 2015

  • 将Answer Set Programming和领域启发式算法结合，解决难解的工业问题（应用论文）

    本文研究将Answer Set Programming（ASP）与领域特定的启发式方法相结合，以有效地解决Siemens提出的Partner Units Problem（PUP）和Combined Configuration Problem（CCP），实验证明，我们的领域启发式ASP求解器可以找到Siemens所提供的所有PUP和CCP实例的解决方案。

    Aug, 2016

  • 基于 ASP 求解的约束、惰性约束或传播者：一项实证分析

    本研究探讨了基于自定义扩展求解器的几种策略，以避免实例化复杂约束条件，对真实和合成基准测试的结果进行了系统比较。

    Jul, 2017

  • 基于启发式分解的答案集计算优化

    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

  • 涉及条件聚合的约束的ASP语义

    该研究论文扩展了Answer Set Programming的基础框架，引入了条件表达式概念和聚合函数，重点研究了具有线性约束的逻辑程序，并实现了在混合ASP求解器上的条件聚合。

    Feb, 2020

  • 混合ASP中聚合和约束的统一处理

    该研究提出了一种基于抽象概念的混合ASP求解语义框架，采用一些基本特性规定术语，提供遵循不同语义原则的理论变量的聚合函数并说明它们是ASP现有聚合语义的广义，以及如何依赖混合求解器进行实现。

    Mar, 2020

  • 提升惰性基础 ASP 求解技术——重启、相位保存、启发式等

    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

  • 在答案集规划中指定和利用非单调领域特定的声明性启发式

    本研究提出一种新的语法和语义，声明性地说明ASP中具有领域特定的启发式方法，这些启发式方法直接依赖于维护的部分分配，实现了懒惰打地基即ASP的第一个系统支持领域特定的声明性启发式，通过在两个实际示例领域上应用我们的方法，以及使用我们的方法来实现A*搜索，该搜索首次在ASP中处理，并用于进一步的两个搜索问题。实验结果表明，组合懒惰打地基ASP求解和我们的启发式方法对于解决工业规模问题至关重要。

    Sep, 2022

  • 基于归纳学习的ASP领域特定启发式策略生成

    该研究论文介绍了一种自动学习领域特定启发式的新方法，利用归纳逻辑编程从例子中学习声明性的领域特定启发式，从而提高问题求解的性能和解决方案质量。

    Aug, 2023

  • 函数的有限可导引理：一次一致性之旅

    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