ASP (Q) 的高效求解器
本文提出了一种名为 ASP (Q) 的新语言,引入了程序稳定模型上的量词,进一步拓展了 Answer Set Programming 的建模能力,可以直接对多项式层次中的问题进行建模。
Jul, 2019
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
Answer Set Programming (ASP) has emerged as a promising paradigm in knowledge representation and automated reasoning, and this paper introduces a new ASP counting framework called sharpASP that significantly improves performance in solving answer set problems.
Dec, 2023
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
本文介绍了一种应答集编程的方法论,该方法可以促进易于理解且可以证明正确的编码方案的设计。通过向正在形成的程序追加一个规则或一小组规则,并在其中包含一条陈述已经 “实现” 的注释,使我们能够以数学上精确的方式描述程序设计的细节。
Aug, 2016
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