Feb, 2022

约束模型中的自动制表

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TL;DR该论文研究 Constraint Model 的性能如何通过将子问题转换为单个表约束来提高，提出了识别有前途的候选子问题的启发式方法，并自动将它们转换为表约束。在 Savile Row 约束建模工具中，完全自动地发现有前途的子问题并将其制表以避免多次制表。通过表述约束表达式的简单算法，我们对早期的制表工作中使用的基准问题表现出良好的表现，对于一些新的问题类别也表现出良好的效果。在某些情况下，完全自动的过程导致求解器性能增长数个数量级。
constraint modelsubproblemtable constraintheuristicssolver performance
发现论文，激发创造
  • 约束模型的探索性重构

    通过对训练实例的性能指导，我们计划构建一个探索性重构系统，用于从初始模型出发，通过重构自动化地探索模型空间。

    Nov, 2023

  • 使用约束发现稀疏和替代子集描述

    通过使用限制条件和启发式搜索方法，本研究提出了一种在子群发现中提供简单解释并优化的方法，探讨了使用稀疏特征描述子群并寻找具有相似数据对象的替代子群描述的问题，同时证明了这两种限制条件会导致一个 NP - 困难优化问题。通过实验比较，本研究表明启发式方法在有限制条件的子群发现中可以在短时间内产生高质量的子群。

    Jun, 2024

  • 一种高效的启发式方法，结合最大项集和面积测量压缩庞大表约束

    本研究提出了一种基于极大频繁项目集技术和面积测量的新方法，用于枚举对压缩表约束相关的最大频繁项集，结果显示该方法在压缩和解决压缩表约束上具有有效性和高效性。

    Mar, 2022

  • 即时生成表格

    提出了一个基于特征的方法，通过生成关系表回答查询来更好地满足实体相关的信息需求，包括实体排名、架构决策和值查找等三个子任务并给出实现方法。

    May, 2018

  • 分而治之：约束满足问题的通用方法

    介绍一种用几何模型来解决多约束条件优化问题的方法，并在布尔可满足性问题和球体堆积问题两个基准测试中说明了其有效性和竞争性。

    Dec, 2007

  • 使用表格逻辑编程解决 Petrobras 规划问题

    本研究介绍了在 Picat 语言中开发的计划程序，利用 Prolog 和 tabling 的核心建模和求解功能，以优化 Petrobras 方案的运输计划，通过使用 tabling 技术，我们可以实现更好的运行时效率和更好的计划质量。

    May, 2014

  • NormTab：通过表格数据规范化改进 LLMs 中的符号推理

    该研究介绍了一种名为 NormTab 的新型框架，旨在通过规范化网页表格来提高大型语言模型在符号推理任务中的性能。实验证明，利用 NormTab 显著提高了符号推理性能，为增强基于大型语言模型的符号推理任务的重要性和有效性提供了充分的证据。

    Jun, 2024

  • 基于连接查询和约束求解的特征模型配置

    本文介绍了如何利用关系数据库系统支持的合取查询方法，解决约束满足问题和特征模型配置任务，从而将数据库技术应用于解决配置任务，并在识别和解决不一致性方面提供了新的算法方法。

    Apr, 2023

  • TABBIE：表格数据的预训练表示

    通过自我学习目标函数和预训练语言模型（如 BERT）对表格和相关文本进行联合建模的现有工作可以提高涉及配对表格和文本的任务（例如回答关于表格的问题）的性能，但在没有任何相关文本的情况下处理表格的任务（例如填充缺失的单元格）时表现不佳。我们提出了一种简单的预训练目标（损坏单元格检测），该预训练目标只是从表格数据中学习，并且在一套基于表格的预测任务上达到了最先进的水平，从而超过了竞争方法。与其他方法不同，我们的模型（TABBIE）提供了所有表子结构（单元格、行和列）的嵌入，并且所需的计算时间也要少得多。我们对模型的学习单元格、列和行的表示进行了质量分析，结果表明它可以理解复杂的表语义和数字趋势。

    May, 2021

  • 使用约束求解器作为预言机进行均匀解采样

    通过系统的约束求解器的黑盒方案，结合搜索空间的统一探索，我们提出了一种新的采样技术，可以克服采样过程中的诸多困难，形成了自然的近似模型计数技术。

    Oct, 2012