論文の概要: Inductive Learning of Declarative Domain-Specific Heuristics for ASP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15863v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 08:55:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 14:13:02.194198
• Title: Inductive Learning of Declarative Domain-Specific Heuristics for ASP
• Title（参考訳）: ASP向け宣言型ドメイン特化ヒューリスティックの帰納学習
• Authors: Richard Comploi-Taupe (Siemens AG \"Osterreich, Vienna, Austria)
• Abstract要約: 本稿では,ドメイン固有性の自動学習に対する新しいアプローチを提案する。 Inductive Logic Programming(ILP)を使用して、小さなが代表的な問題インスタンスの(ほぼ)回答セットから生じる例からドメイン固有性を学ぶ。 実験結果から,同じ問題の大規模で難しいインスタンスを解く際に,学習者が性能とソリューションの品質を向上できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0904219197219578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain-specific heuristics are a crucial technique for the efficient solving of problems that are large or computationally hard. Answer Set Programming (ASP) systems support declarative specifications of domain-specific heuristics to improve solving performance. However, such heuristics must be invented manually so far. Inventing domain-specific heuristics for answer-set programs requires expertise with the domain under consideration and familiarity with ASP syntax, semantics, and solving technology. The process of inventing useful heuristics would highly profit from automatic support. This paper presents a novel approach to the automatic learning of such heuristics. We use Inductive Logic Programming (ILP) to learn declarative domain-specific heuristics from examples stemming from (near-)optimal answer sets of small but representative problem instances. Our experimental results indicate that the learned heuristics can improve solving performance and solution quality when solving larger, harder instances of the same problem.
• Abstract（参考訳）: ドメイン固有のヒューリスティックスは、大規模または計算的に難しい問題の効率的な解法にとって重要な技術である。 応答セットプログラミング(asp)システムは、パフォーマンスを改善するためにドメイン固有のヒューリスティックの宣言的仕様をサポートする。 しかし、そのようなヒューリスティックは今のところ手作業で発明されなければならない。 応答セットプログラムのためのドメイン固有のヒューリスティックを作成するには、ASPの構文、セマンティクス、および解決技術に精通しているドメインに関する専門知識が必要である。 有用なヒューリスティックを発明するプロセスは、自動サポートから高い利益を得るだろう。 本稿では,そのようなヒューリスティックスの自動学習に対する新しいアプローチを提案する。 帰納的論理プログラミング(ilp)を使って、小さなが代表的な問題インスタンスの最適解集合に由来する例から宣言的ドメイン固有ヒューリスティックスを学ぶ。 実験の結果、学習したヒューリスティックスは、同じ問題の大規模で難しいインスタンスを解決する際に、パフォーマンスとソリューションのクオリティを改善できることが示されました。

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