楼主: 能者818
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[计算机科学] 冲突解决中的启发式方法 [推广有奖]

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能者818 在职认证  发表于 2022-4-12 21:45:00 来自手机 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

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摘要翻译:
布尔可满足性(SAT)和答案集编程(ASP)的现代求解器都是基于复杂的布尔约束求解技术。在这两个领域,冲突驱动的学习和相关技术构成了关键特征,冲突分析使其得以应用。尽管在SAT领域已经提出、实现了各种冲突分析方案,并在理论和实践上进行了研究,但冲突分析中的启发式方面还没有得到足够的重视。假设一个固定的冲突分析方案,我们解决了如何确定冲突的“好的”原因这一悬而未决的问题,并研究了ASP解决冲突的几种启发式方法。据我们所知,像我们这样的系统研究还没有在SAT领域进行过,因此,这可能对ASP和SAT解决领域都有好处。
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英文标题:
《Heuristics in Conflict Resolution》
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作者:
Christian Drescher and Martin Gebser and Benjamin Kaufmann and Torsten
  Schaub
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最新提交年份:
2010
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分类信息:

一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Artificial Intelligence        人工智能
分类描述:Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域,除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言(自然语言处理),这些领域有独立的学科领域。特别地,包括专家系统,定理证明(尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠),知识表示,规划,和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Logic in Computer Science        计算机科学中的逻辑
分类描述:Covers all aspects of logic in computer science, including finite model theory, logics of programs, modal logic, and program verification. Programming language semantics should have Programming Languages as the primary subject area. Roughly includes material in ACM Subject Classes D.2.4, F.3.1, F.4.0, F.4.1, and F.4.2; some material in F.4.3 (formal languages) may also be appropriate here, although Computational Complexity is typically the more appropriate subject area.
涵盖计算机科学中逻辑的所有方面,包括有限模型理论,程序逻辑,模态逻辑和程序验证。程序设计语言语义学应该把程序设计语言作为主要的学科领域。大致包括ACM学科类D.2.4、F.3.1、F.4.0、F.4.1和F.4.2中的材料;F.4.3(形式语言)中的一些材料在这里也可能是合适的,尽管计算复杂性通常是更合适的主题领域。
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英文摘要:
  Modern solvers for Boolean Satisfiability (SAT) and Answer Set Programming (ASP) are based on sophisticated Boolean constraint solving techniques. In both areas, conflict-driven learning and related techniques constitute key features whose application is enabled by conflict analysis. Although various conflict analysis schemes have been proposed, implemented, and studied both theoretically and practically in the SAT area, the heuristic aspects involved in conflict analysis have not yet received much attention. Assuming a fixed conflict analysis scheme, we address the open question of how to identify "good'' reasons for conflicts, and we investigate several heuristics for conflict analysis in ASP solving. To our knowledge, a systematic study like ours has not yet been performed in the SAT area, thus, it might be beneficial for both the field of ASP as well as the one of SAT solving.
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PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/1005.1716
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关键词:启发式 Presentation Intelligence Verification Programming 学习 进行 Boolean 研究 conflict

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