Dec, 2023

用紧凑编码进行准确 ASP 计数

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TL;DRAnswer 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.
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发现论文，激发创造
  • 通过动态规划计算答案集数量

    该论文提出一种基于动态规划的 ASP (#ASP) 算法，以解决基于原子命题公式的可满足性问题 (#SAT)，该算法利用底层 ASP 程序的结构，实验结果表明该算法在与现有求解器的比较中很有前途。

    Dec, 2016

  • 可增量优化的任意时刻答案集计数

    该论文介绍了一种通过假设知识编译来迭代计算答案集的技术，以改进对解空间的估计，同时避免了在计算中的指数级开销。

    Nov, 2023

  • 超越 NP 问题：量化回答集

    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

  • 非基础规则在答案集编程中的威力

    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

  • 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

  • 答案集编程的成就

    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

  • 有界基础的答案集编程

    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

  • 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 (Q) 的高效求解器

    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

  • 利用可能性理论对答案集语义进行特征化和扩展

    本文介绍了新的 Possibilistic ASP (PASP) 模型语义，其中规则被解释为对可能性分布的约束，并且在这些约束的特殊模型中识别为可能主义答案集。此外，我们还发现一种新形式的析取，称为弱析取，其计算复杂性比传统析取容易。

    Nov, 2013