論文の概要: An Abstract View on Optimizations in Propositional Frameworks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06440v3
- Date: Mon, 20 Mar 2023 22:23:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 04:08:36.306885
- 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。
このフレームワークは、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、大幅な単純化と説明力を持っている。
- 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 toward 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: answer set programming or MaxSAT
on minone, 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 significant simplifying and explanatory
potential in the studies of optimization and modularity in automated reasoning
and knowledge representation. It also supplies researchers with a convenient
tool for proving the formal properties of distinct frameworks; bridging these
frameworks; and facilitating the development of translational solvers.
- Abstract（参考訳）: 検索最適化問題は、科学や工学の分野では多い。
人工知能は長い間、探索最適化問題の解決とモデル化を目的とした検索アルゴリズムや宣言型プログラミング言語の開発に貢献してきた。
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。
多くの人気のある自動推論パラダイムは、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る。
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、大幅な単純化と説明可能性を持っている。
また、異なるフレームワークの形式的特性を証明し、これらのフレームワークをブリッジし、翻訳ソルバの開発を容易にする便利なツールを研究者に提供する。
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