論文の概要: Incremental maintenance of overgrounded logic programs with tailored simplifications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.04108v1
• Date: Thu, 6 Aug 2020 21:50:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 07:37:43.698667
• Title: Incremental maintenance of overgrounded logic programs with tailored simplifications
• Title（参考訳）: 単純化したオーバーグラウンド論理プログラムのインクリメンタルメンテナンス
• Authors: Giovambattista Ianni, Francesco Pacenza and Jessica Zangari
• Abstract要約: 単調に成長する命題プログラムを生成するための新しい戦略を導入する。 従来の手法では、カスタマイズされた単純化技術により、インスタンス化されたプログラムのサイズが小さくなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.966840768820136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The repeated execution of reasoning tasks is desirable in many applicative scenarios, such as stream reasoning and event processing. When using answer set programming in such contexts, one can avoid the iterative generation of ground programs thus achieving a significant payoff in terms of computing time. However, this may require some additional amount of memory and/or the manual addition of operational directives in the declarative knowledge base at hand. We introduce a new strategy for generating series of monotonically growing propositional programs. The proposed overgrounded programs with tailoring (OPTs) can be updated and reused in combination with consecutive inputs. With respect to earlier approaches, our tailored simplification technique reduces the size of instantiated programs. A maintained OPT slowly grows in size from an iteration to another while the update cost decreases, especially in later iterations. In this paper we formally introduce tailored embeddings, a family of equivalence-preserving ground programs which are at the theoretical basis of OPTs and we describe their properties. We then illustrate an OPT update algorithm and report about our implementation and its performance. This paper is under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP).
• Abstract（参考訳）: 推論タスクの繰り返し実行は、ストリーム推論やイベント処理など、多くの適用シナリオで望ましい。 このような文脈で応答集合プログラミングを使用する場合、基底プログラムの反復生成を避けることができ、計算時間の観点から大きな利益を得ることができる。 しかし、これはある程度のメモリと/または手動で宣言的な知識ベースに操作ディレクティブを追加する必要があるかもしれない。 単調に成長する命題プログラムを生成するための新しい戦略を導入する。 提案するオプティマイニングプログラム(OPT)は,逐次入力と組み合わせて更新,再利用することができる。 従来の手法では、カスタマイズされた単純化手法により、インスタンス化されたプログラムのサイズが小さくなる。 メンテナンスされたOPTは、特に後のイテレーションでは、更新コストが減少する一方で、イテレーションから別のイテレーションへと徐々にサイズが大きくなる。 本稿では,OPTの理論的基盤である等価保存基底プログラムのファミリーであるテーラー埋め込みを正式に導入し,その特性について述べる。 次にオプト更新アルゴリズムを説明し,実装とその性能について報告する。 本稿では,論理プログラミング(tplp)の理論と実践について考察する。

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