論文の概要: Towards Dynamic Consistency Checking in Goal-directed Predicate Answer Set Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12053v1
• Date: Fri, 22 Oct 2021 20:38:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-01 02:30:48.765339
• Title: Towards Dynamic Consistency Checking in Goal-directed Predicate Answer Set Programming
• Title（参考訳）: Goal-directed Predicate Answer Set Programmingにおける動的一貫性チェックに向けて
• Authors: Joaqu\'in Arias, Manuel Carro, Gopal Gupta
• Abstract要約: 本稿では,動的一貫性チェック(Dynamic Consistency check)と呼ばれるトップダウン評価戦略のバリエーションを示す。 これにより、リテラルがプログラムのグローバルな制約に関連する否定と互換性がないかどうかを判断できる。 我々は、標準バージョンのs(CASP)の最大90倍のスピードアップを実験的に観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3204178451683264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Goal-directed evaluation of Answer Set Programs is gaining traction thanks to its amenability to create AI systems that can, due to the evaluation mechanism used, generate explanations and justifications. s(CASP) is one of these systems and has been already used to write reasoning systems in several fields. It provides enhanced expressiveness w.r.t. other ASP systems due to its ability to use constraints, data structures, and unbound variables natively. However, the performance of existing s(CASP) implementations is not on par with other ASP systems: model consistency is checked once models have been generated, in keeping with the generate-and-test paradigm. In this work, we present a variation of the top-down evaluation strategy, termed Dynamic Consistency Checking, which interleaves model generation and consistency checking. This makes it possible to determine when a literal is not compatible with the denials associated to the global constraints in the program, prune the current execution branch, and choose a different alternative. This strategy is specially (but not exclusively) relevant in problems with a high combinatorial component. We have experimentally observed speedups of up to 90x w.r.t. the standard versions of s(CASP).
• Abstract（参考訳）: Answer Set Programsの目標指向評価は、使用する評価メカニズムによって、説明と正当化を生成することができるAIシステムを作成する能力のおかげで、勢いを増している。 s(CASP)はこれらのシステムの1つで、すでにいくつかの分野で推論システムを記述するのに使われています。 制約、データ構造、および非バウンド変数をネイティブに使用できるため、他のASPシステムに拡張された表現性を提供する。 しかし、既存のs(CASP)実装のパフォーマンスは他のASPシステムと同等ではない。 本稿では,モデル生成と一貫性チェックをインターリーブする動的一貫性チェックと呼ばれる,トップダウン評価戦略のバリエーションを提案する。 これにより、リテラルがプログラムのグローバルな制約に関連する否定と互換性がないかどうかを判断し、現在の実行ブランチをプルークし、別の選択肢を選択することができる。 この戦略は特に(しかし、排他的ではない)高組合せ成分の問題に関係している。 我々は、標準バージョンのs(CASP)の最大90倍のスピードアップを実験的に観察した。

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