論文の概要: Generalizing Constraint Models in Constraint Acquisition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14950v1
- Date: Thu, 19 Dec 2024 15:31:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-20 13:31:47.798994
- Title: Generalizing Constraint Models in Constraint Acquisition
- Title（参考訳）: 制約獲得における制約モデルの一般化
- Authors: Dimos Tsouros, Senne Berden, Steven Prestwich, Tias Guns,
- Abstract要約: 制約獲得(CA:Constraint Acquisition)は、モデリングプロセスにおいてユーザを支援することによって制約プログラミングの利用を拡大することを目的としている。
多くのCAメソッドは、特定の問題インスタンスに対して1組の個々の制約を学習するが、これらの制約を問題のパラメータ化された制約仕様に一般化することはできない。
我々は、同じ問題の様々なインスタンスをモデル化できるパラメータ化制約モデルを学ぶための新しい手法GenConを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.305123652677644
- License:
- Abstract: Constraint Acquisition (CA) aims to widen the use of constraint programming by assisting users in the modeling process. However, most CA methods suffer from a significant drawback: they learn a single set of individual constraints for a specific problem instance, but cannot generalize these constraints to the parameterized constraint specifications of the problem. In this paper, we address this limitation by proposing GenCon, a novel approach to learn parameterized constraint models capable of modeling varying instances of the same problem. To achieve this generalization, we make use of statistical learning techniques at the level of individual constraints. Specifically, we propose to train a classifier to predict, for any possible constraint and parameterization, whether the constraint belongs to the problem. We then show how, for some classes of classifiers, we can extract decision rules to construct interpretable constraint specifications. This enables the generation of ground constraints for any parameter instantiation. Additionally, we present a generate-and-test approach that can be used with any classifier, to generate the ground constraints on the fly. Our empirical results demonstrate that our approach achieves high accuracy and is robust to noise in the input instances.
- Abstract（参考訳）: 制約獲得(CA:Constraint Acquisition)は、モデリングプロセスにおいてユーザを支援することによって制約プログラミングの利用を拡大することを目的としている。
しかし、ほとんどのCAメソッドは、特定の問題インスタンスに対して一組の個々の制約を学習するが、これらの制約を問題のパラメータ化された制約仕様に一般化することはできない。
本稿では、同じ問題の様々なインスタンスをモデル化できるパラメータ化制約モデルを学ぶための新しい手法であるGenConを提案する。
この一般化を実現するために,個々の制約レベルにおける統計的学習技術を利用する。
具体的には,制約が問題に属するか否かに関わらず,任意の制約やパラメータ化を予測できるように分類器を訓練することを提案する。
次に、ある分類器のクラスに対して、解釈可能な制約仕様を構築するための決定ルールを抽出する方法を示す。
これにより、任意のパラメータのインスタンス化に対する基底制約の生成が可能になる。
さらに,任意の分類器で使用可能な生成とテストの手法を提案する。
実験により,本手法は精度が高く,入力インスタンスのノイズに強いことを示す。
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