黄蜂

WASP:一个基于约束学习的原生ASP求解器。本文介绍了在稳定模型语义下处理析取逻辑程序的ASP求解器WASP。WASP实现了最初为SAT求解引入的技术,这些技术已经扩展到处理ASP程序。其中包括重新启动、冲突驱动的约束学习和回跳。此外,WASP还将这些基于SAT的技术与专门为ASP计算而设计的优化方法相结合,例如源指针增强无基集计算、基于atom支持的正向和反向推理运算符以及用于稳定模型检查的技术。在分支启发式方面,WASP采用了与前瞻技术相结合的BerkMin准则。本文还报道了WASP在第三届ASP竞赛系统赛道上运行的实验结果。


zbMATH中的参考文献(参考文献42条,1标准件)

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按年份排序(引用)
  1. 阿尔维亚诺,马里奥;Dodaro,Carmine:不满意的核心分析和最佳稳定模型搜索的聚集(2020)
  2. 阿蒙多拉,乔凡尼;里卡,弗朗西斯科;Truszczynski,Miroslaw:生成硬随机布尔公式和析取逻辑程序的新模型(2020)
  3. 多达罗,胭脂红;艾特,托马斯;奥格里斯,保罗;Schekotihin,Konstantin:用强化学习管理流推理的缓存策略(2020)
  4. 伊安尼,乔瓦姆巴蒂斯塔;帕森扎,弗朗西斯科;Zangari,Jessica:用定制简化对过度接地逻辑程序进行增量维护(2020)
  5. 温齐尔,安东尼乌斯;灰褐色,理查德;Friedrich,Gerhard:推进惰性接地ASP解决技术——重新启动、阶段节省、启发式等(2020)
  6. 阿尔维亚诺,马里奥;阿蒙多拉,乔凡尼;多达罗,胭脂红;利昂,尼古拉;马拉提亚,马可;Ricca,Francesco:WASP中析取程序的评估(2019)
  7. 阿尔维亚诺,马里奥;多达罗,胭脂红;费希特,约翰尼斯K。;赫彻,马库斯;菲利浦,托比亚斯;Rath,Jakob:ASP的不一致性证明:ASP-DRUPE格式(2019)
  8. 阿尔维亚诺,马里奥;Faber,Wolfgang:广义原子逻辑程序的链答案集(2019)
  9. 阿尔维亚诺,马里奥;利昂,尼古拉;维尔特里,皮尔弗兰切斯科;Zangari,Jessica:增强魔术集与本体论推理的应用(2019)
  10. 阿蒙多拉,乔凡尼;多达罗,胭脂红;Marco,Marco:计算ASP程序谨慎后果的抽象求解器(2019)
  11. 阿蒙多拉,乔凡尼;多达罗,胭脂红;Ricca,Francesco:用更少的资源获得更好的准一致性答案集(2019年)
  12. 阿蒙多拉,乔凡尼;里卡,弗朗西斯科;Truszczynski,Miroslaw:Beyond NP:量化超过答案集(2019)
  13. 卡利梅里,弗朗西斯科;伊安尼,乔瓦姆巴蒂斯塔;帕森扎,弗朗西斯科;佩里,西蒙娜;Zangari,Jessica:overgrounding的增量答案集编程(2019)
  14. 卡特里,贝尔纳多;多达罗,胭脂红;里卡,弗朗西斯科;Schüller,Peter:ASP程序的部分编译(2019)
  15. 多达罗,胭脂红;加斯泰格,菲利普;真的,克里斯蒂安;里卡,弗朗西斯科;Schekotihin,Konstantin:调试非基础ASP程序:技术和图形工具(2019)
  16. Ellmouthaler,Stefan(编辑);Schulz,Claudia(编辑):《面向用户的逻辑编程与推理范例TPLP专刊导论》(2019)
  17. 范迪诺,豪尔赫;舒尔茨,克劳迪娅:回答集编程中的“为什么”——解释方法调查(2019)
  18. 盖尔方德,迈克尔;张元林:《ASP语言中的恶性循环原理、聚合与集合形成》(2019)
  19. 利昂,尼古拉;阿洛卡,卡罗;马里亚诺,阿尔维亚诺;卡利梅里,弗朗西斯科;公民,克里斯蒂娜;可负担的,罗伯塔;佛罗伦萨,阿莱西奥;达斯卡,戴维德;杰马诺,斯特凡诺;拉波切塔,乔瓦尼;卡特里,贝尔纳多;吗哪,马可;佩里,西蒙娜;真的,克里斯蒂安;里卡,弗朗西斯科;维尔特里,皮尔弗兰切斯科;Zangari,Jessica:增强大规模推理的DLV(2019)
  20. 舒勒,彼得:Hexlite解算器。HEX项目的轻量级和高效评估(2019年)