ACLP är ett system som kombinerar abduktiva resonemang och begränsningslösning genom att integrera ramverken för Abductive Logic Programmering (ALP) och Constraint Logic Programmering (CLP). Den utgör en allmän kunskapsrepresentationsmiljö på hög nivå för abduktiva problem inom artificiell intelligens och andra områden. I ACLP stöds och förstärks bortförandets uppgift genom dess icke-triviala integration med begränsningslösning som underlättar dess tillämpning på komplexa problem. ACLP-systemet implementeras för närvarande ovanpå CLP-språket ECLiPSe som en metatolk som utnyttjar sin underliggande begränsningslösare för ändliga domäner. Den har tillämpats på problemen med planering och schemaläggning för att testa dess beräkningseffektivitet jämfört med den direkta användningen av den (lägre) begränsningslösningsram för CLP som den bygger på. Dessa experiment ger belägg för att ACLP:s bortförande ramar inte i någon större utsträckning äventyrar lösningarnas beräkningseffektivitet. Andra experiment visar den naturliga förmågan hos ACLP att enkelt och på ett robust sätt tillgodose nya eller föränderliga krav på det ursprungliga problemet.
Ett annat genomförande av denna typ av system representeras av ACLP REF; ACLP är ett system som kombinerar abduktiva resonemang och begränsningslösning genom att integrera ramverken för Abductive Logic Programmering och Constraint Logic Programmering (CLP).
ACLP: Integrating Abduction and Constraint Solving
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}