論文の概要: An Abstract View on Optimizations in Propositional Frameworks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06440v1
- Date: Mon, 13 Jun 2022 19:44:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-16 10:34:47.371273
- Title: An Abstract View on Optimizations in Propositional Frameworks
- Title（参考訳）: 命題型フレームワークにおける最適化の要約
- Authors: Yuliya Lierler
- Abstract要約: 本稿では,パラダイム間の統語的区別を排除した,いわゆる重みシステムの統一フレームワークを提案する。
この統合された展望は、自動推論と知識表現における最適化とモジュラリティの研究において、大幅に単純化と説明の可能性を持っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6853165736531939
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Search-optimization problems are plentiful in scientific and engineering
domains. Artificial intelligence has long contributed to the development of
search algorithms and declarative programming languages geared towards solving
and modeling search-optimization problems. Automated reasoning and knowledge
representation are the subfields of AI that are particularly vested in these
developments. Many popular automated reasoning paradigms provide users with
languages supporting optimization statements: MaxSAT or answer set programming,
to name a few. These paradigms vary significantly in their languages and in the
ways they express quality conditions on computed solutions. Here we propose a
unifying framework of so-called weight systems that eliminates syntactic
distinctions between paradigms and allows us to see essential similarities and
differences between optimization statements provided by paradigms. This
unifying outlook has a significant simplifying and explanatory potential in the
studies of optimization and modularity in automated reasoning and knowledge
representation providing technical means for bridging distinct formalisms and
developing translational solvers. Under consideration in Theory and Practice of
Logic Programming (TPLP).
- Abstract（参考訳）: 検索最適化問題は、科学や工学の分野では多い。
人工知能は、検索最適化問題の解決とモデリングを目的とした検索アルゴリズムと宣言型プログラミング言語の開発に長い間貢献してきた。
自動推論と知識表現はAIのサブフィールドであり、これらの開発に特に適している。
一般的な自動推論パラダイムの多くは、最適化ステートメントをサポートする言語をユーザに提供しています。
これらのパラダイムは言語や計算されたソリューションの品質条件を表現する方法によって大きく異なる。
ここでは、パラダイム間の構文的な区別をなくし、パラダイムによって提供される最適化文間の本質的な類似性と相違を見極めるいわゆる重みシステムの統一フレームワークを提案する。
この統一的な見通しは、自動推論と知識表現における最適化とモジュラリティの研究において重要な単純化と説明可能性を有しており、異なる形式を橋渡しし翻訳解決法を開発するための技術的手段を提供する。
論理プログラミングの理論と実践(tplp)における考察。
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