MMAug, 2020

如何构建基于 ASP 的系统？

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 一种多引擎的答案集编程方法

    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

  • ASP 程序的部分编译

    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

  • 可解释的答案集编程

    人工智能的可解释性越来越受到关注，本研究试图填补 Answer-set Programming 中的解释支持的空白，并通过扩展语言支持和开发新的解释形式（如对比解释）来推进可解释 ASP 的研究。

    Aug, 2023

  • 一个便于应用嵌入 Answer Set Programming 的开发框架

    该研究论文介绍了一种将 Answer Set Programming（ASP）的知识表示和推理能力整合到通用应用程序中的框架，并且展示了在不同平台的 ASP 系统中，特定化该框架的正确方法，包括移动平台和教育场景，并开发了几个基于 ASP 的应用程序。

    Jul, 2017

  • 验证答案集编程的工具和方法

    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

  • ASP 模数 CSP: clingcon 系统

    本文介绍了一种混合型 ASP 求解器 clingcon，它使用 Constraint Programming 中的非布尔约束和 Answer Set Programming 的高性能布尔求解能力，其主要技术创新是通过基于不可约不一致集的学习技术改进 ASP 和 CP 求解器之间的交互，实现全局约束和优化语句支持，广泛的实证评估表明这些技术提高了一个数量级的性能。

    Oct, 2012

  • 非安全底部 ASP 程序的调试：技术和图形化工具

    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

  • Clingo = ASP + Control: 预备报告

    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

  • 利用答案集程序设计的技术提升抽象论证系统

    本文通过实验比较了原有编码与新的 metasp 编码，提供了最近引入的基于解析的基础语义的新编码，结果表明 metasp 方法在编码问题的复杂性适当反映的情况下表现良好。

    Aug, 2011

  • 使用 Clingo 求解多次 ASP

    提出了一种名为 Multi-shot ASP solving 的 Answer Set Programming 新范式，采用 clingo 实现，可以灵活处理不断变化的逻辑程序并可进行高级搜索等操作，同时采用模块化编程方式实现。

    May, 2017