論文の概要: An Efficient Diagnosis Algorithm for Inconsistent Constraint Sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09005v1
- Date: Wed, 17 Feb 2021 19:55:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-19 14:21:19.859701
- Title: An Efficient Diagnosis Algorithm for Inconsistent Constraint Sets
- Title（参考訳）: 不整合制約集合の効率的な診断アルゴリズム
- Authors: Alexander Felfernig and Monika Schubert and Christoph Zehentner
- Abstract要約: 過制約問題における最小限の障害制約を識別する分割・分散型診断アルゴリズム(FastDiag)を提案する。
ヒットセットの競合指向計算とfastdiagを比較し,詳細な性能解析を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Constraint sets can become inconsistent in different contexts. For example,
during a configuration session the set of customer requirements can become
inconsistent with the configuration knowledge base. Another example is the
engineering phase of a configuration knowledge base where the underlying
constraints can become inconsistent with a set of test cases. In such
situations we are in the need of techniques that support the identification of
minimal sets of faulty constraints that have to be deleted in order to restore
consistency. In this paper we introduce a divide-and-conquer based diagnosis
algorithm (FastDiag) which identifies minimal sets of faulty constraints in an
over-constrained problem. This algorithm is specifically applicable in
scenarios where the efficient identification of leading (preferred) diagnoses
is crucial. We compare the performance of FastDiag with the conflict-directed
calculation of hitting sets and present an in-depth performance analysis that
shows the advantages of our approach.
- Abstract（参考訳）: 制約集合は異なる文脈で矛盾することがある。
例えば、設定セッションでは、顧客の要求のセットが構成知識ベースと矛盾する可能性があります。
別の例は、基本的な制約が一連のテストケースと矛盾する可能性がある構成知識ベースのエンジニアリングフェーズです。
このような状況では、一貫性を回復するために削除しなければならない最小限の欠陥制約セットの識別をサポートする技術が求められています。
本論文では,過度制約問題における障害制約の最小セットを同定する分割・整列型診断アルゴリズム(FastDiag)を提案する。
このアルゴリズムは、リード(推奨)診断の効率的な識別が重要であるシナリオに特に適用されます。
FastDiagのパフォーマンスとヒットセットの競合方向の計算を比較し、私たちのアプローチの利点を示す詳細なパフォーマンス分析を提示します。
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