論文の概要: Advancing Lazy-Grounding ASP Solving Techniques -- Restarts, Phase Saving, Heuristics, and More

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03526v1
• Date: Sat, 8 Aug 2020 13:55:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 12:15:09.301129
• Title: Advancing Lazy-Grounding ASP Solving Techniques -- Restarts, Phase Saving, Heuristics, and More
• Title（参考訳）: Lazy-Grounding ASPソルビング技術の改善 - 再起動、フェーズセービング、ヒューリスティックスなど
• Authors: Antonius Weinzierl, Richard Taupe and Gerhard Friedrich
• Abstract要約: Answer-Set Programming(ASP)は、論理ベースのAIにおいて、かなりの数のアプリケーションを持つ強力で表現力豊かな知識表現パラダイムである。 従来の接地と解決のアプローチでは、ASPプログラムを事前に接地する必要があるため、いわゆる接地ボトルネックに悩まされる。 緩和策として、遅延グラウンドのASPソルバが開発されているが、接地されたASPソルバの最先端技術の多くは、まだ利用できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8673630752805432
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Answer-Set Programming (ASP) is a powerful and expressive knowledge representation paradigm with a significant number of applications in logic-based AI. The traditional ground-and-solve approach, however, requires ASP programs to be grounded upfront and thus suffers from the so-called grounding bottleneck (i.e., ASP programs easily exhaust all available memory and thus become unsolvable). As a remedy, lazy-grounding ASP solvers have been developed, but many state-of-the-art techniques for grounded ASP solving have not been available to them yet. In this work we present, for the first time, adaptions to the lazy-grounding setting for many important techniques, like restarts, phase saving, domain-independent heuristics, and learned-clause deletion. Furthermore, we investigate their effects and in general observe a large improvement in solving capabilities and also uncover negative effects in certain cases, indicating the need for portfolio solving as known from other solvers. Under consideration for acceptance in TPLP.
• Abstract（参考訳）: Answer-Set Programming(ASP)は、論理ベースのAIにおいて、かなりの数のアプリケーションを持つ強力で表現力豊かな知識表現パラダイムである。 しかし、従来のグラウンド・アンド・ソルブのアプローチでは、ASPプログラムを事前にグラウンド化する必要があるため、いわゆるグラウンド・ボトルネック(すなわち、ASPプログラムは利用可能なすべてのメモリを簡単に消耗し、解決不可能になる)に悩まされる。 対策として、遅延グラウンドのASPソルバが開発されているが、接地されたASPソルバの最先端技術の多くは、まだ利用できない。 本研究では、再起動、位相保存、ドメイン非依存のヒューリスティックス、学習クローズ削除など、多くの重要なテクニックに対する遅延グラウンド設定への適応を初めて提示する。 さらに,その効果を調査し,一般論として問題解決能力の大幅な向上を観察し,場合によっては負の効果も明らかにし,他の解法者から知られているようなポートフォリオ解決の必要性を示唆する。 TPLPの受容についての検討

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