Aug, 2024

使用答案集编程优化城市网络的动态交通分配

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TL;DR本研究针对城市网络中的动态交通分配问题，填补了使用答案集编程（ASP）这一工具的应用空白。论文提出了一种将ASP用于计算网络中所有车辆“最优”路线的新方法，并通过分析两个欧洲城市的实证数据，展示了该框架的可行性及ASP在解决实际问题中的重要贡献。
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

  • 利用逻辑编程解决分布式约束优化问题

    本文探讨了Answer Set Programming在解决Distributed Constraint Optimization Problems方面的应用。其贡献包括：将DCOPs表示为逻辑程序；介绍了基于逻辑编程的第一个DCOP算法ASP-DPOP；实验证明ASP-DPOP可以比DPOP快两个数量级，并且可以解决DPOP无法解决的一些问题；以及演示了ASP在当前被建模为DCOPs的各种多代理问题中的适用性。

    May, 2017

  • 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

  • 混合答案集程序设计的列车调度

    采用ASP和difference约束的混合方法以解决实际列车调度问题，并探索如何通过结合不同的ASP求解技术来提高性能。

    Mar, 2020

  • 答案集规划：一项调查

    本文调查了过去2.5十年中应用答案集编程（ASP）计算规划问题方面的进展和优劣，阐述了答案集规划的优缺点，给出了一些典型的应用方法和未来研究的挑战。

    Feb, 2022

  • 高效城市交通优化的ASP框架

    本文提出了一个利用Answer Set Programming进行优化的框架，可在具有数百辆车的大型道路网络中有效模拟和优化交通流，以减少旅行时间或排放等重要指标。

    Aug, 2022

  • 基于答案集编程的多智能体路径规划中的路由与调度:初步报告

    我们提出了一种在答案集编程（ASP）中进行路由和调度的替代方法，并在多智能体路径规划的背景下进行了探索。这种方法捕捉了时间流的部分顺序而不是与行动和谓词相关联的时间步骤，终止了对计划长度的固定上界的需求。这种避免的代价是（部分）时间轨迹必须是无环的，因为不能再区分相同行动或谓词的多次出现。虽然这种方法为建模路由提供了一个有趣的替代方案，但对于调度来说却没有替代方案，因为精细化的计时无法以可行的方式在ASP中表示。而部分顺序可以通过外部手段（例如无环性和差别约束）进行高效处理。我们对这个想法进行了形式化的详细阐述并提出了几种结果的ASP编码。最后，我们通过实证分析证明了它们的有效性。

    Mar, 2024

  • 大领域优先搜索策略在组合优化与答案集编程中的应用

    我们提出了大邻域优先搜索（LNPS）用于解决回答集程序设计中的组合优化问题。LNPS是一种元启发式方法，通过交替破坏和优先搜索当前解来寻找更好的解决方案。我们基于ASP实现了LNPS，并通过heulingo求解器的实验证明了LNPS可以显著提高ASP在优化方面的求解性能。此外，我们通过与（自适应）大邻域搜索的对比来证明我们LNPS方法的竞争力。

    May, 2024

  • 基于答案集编程的主导集重构

    本研究解决主导集重构问题，该问题旨在判定两个可行解之间是否能够通过一系列可行解互相到达。通过使用答案集编程（ASP）的方法，作者提供了一种高效的编码方式，并通过实验验证了该方法在新创建基准集上的有效性，具有潜在的广泛应用价值。

    Aug, 2024