論文の概要: On the generalization of learned constraints for ASP solving in temporal domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16124v2
• Date: Tue, 15 Oct 2024 11:19:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 13:58:23.275461
• Title: On the generalization of learned constraints for ASP solving in temporal domains
• Title（参考訳）: 時間領域におけるASP問題解決のための学習制約の一般化について
• Authors: Javier Romero, Torsten Schaub, Klaus Strauch,
• Abstract要約: 今日のASPソルバのパフォーマンスの重要な要因は、コンフリクト駆動の制約学習である。 学習した動的制約を一般化できる条件について検討する。 ASPソルバに一般化された制約を加えることの影響を実証的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.094218274474807
• License:
• Abstract: The representation of a dynamic problem in ASP usually boils down to using copies of variables and constraints, one for each time stamp, no matter whether it is directly encoded or via an action or temporal language. The multiplication of variables and constraints is commonly done during grounding and the solver is completely ignorant about the temporal relationship among the different instances. On the other hand, a key factor in the performance of today's ASP solvers is conflict-driven constraint learning. Our question is now whether a constraint learned for particular time steps can be generalized and reused at other time stamps, and ultimately whether this enhances the overall solver performance on temporal problems. Knowing full well the domain of time, we study conditions under which learned dynamic constraints can be generalized. We propose a simple translation of the original logic program such that, for the translated programs, the learned constraints can be generalized to other time points. Additionally, we identify a property of temporal problems that allows us to generalize all learned constraints to all time steps. It turns out that this property is satisfied by many planning problems. Finally, we empirically evaluate the impact of adding the generalized constraints to an ASP solver. Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP).
• Abstract（参考訳）: ASPにおける動的な問題の表現は、通常、変数と制約のコピーを使用し、タイムスタンプ毎に1つずつ、それが直接エンコードされているか、アクションまたは時間的言語経由であるかに関わらず、定式化されます。 変数と制約の乗算は接地中に行われ、解法は異なるインスタンス間の時間的関係について完全に無知である。 一方、今日のASPソルバのパフォーマンスの重要な要素は、コンフリクト駆動の制約学習である。 我々の疑問は、特定の時間ステップで学習した制約を他の時刻スタンプで一般化し再利用できるかどうか、そして最終的に時間的問題に対する全体的な問題解決性能を高めるかどうかである。 時間領域を十分に把握し、学習された動的制約を一般化できる条件について研究する。 本稿では,翻訳されたプログラムに対して,学習した制約を他の時間点に一般化できるように,元の論理プログラムの簡単な翻訳を提案する。 さらに、学習した全ての制約を全ての時間ステップに一般化することのできる時間的問題の性質を同定する。 この性質は多くの計画上の問題に満足していることが判明した。 最後に、ASPソルバに一般化された制約を加えることの影響を実証的に評価する。 論理プログラミングの理論と実践(TPLP)

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