Svarsset-programmering (ASP) är ett verkligt deklarativt programmeringsparadigm som föreslagits inom området icke-monotoniskt resonemang och logikprogrammering, som nyligen har använts i många tillämpningar. Utvecklingen av effektiva ASP-system är därför avgörande. Med tanke på uppgiften att förbättra lösningsmetoderna för ASP, det finns två vanliga sätt att nå detta mål: (i) förlänga state-of-the-art tekniker och ASP lösare, eller (ii ) utforma en ny ASP lösare från grunden. Ett alternativ till dessa trender är att bygga på toppmoderna lösare, och att tillämpa maskininlärning tekniker för att automatiskt välja den "bästa" tillgängliga lösaren på en per-intance basis. I detta dokument följer vi denna senare riktning. Vi definierar först en uppsättning billiga att beräkna syntaktiska funktioner som kännetecknar flera aspekter av ASP-program. Sedan tillämpar vi klassificeringsmetoder som, med tanke på de olika momenten i ett träningsset och lösarnas prestanda på dessa fall, induktivt lär sig algoritmurvalsstrategier som ska tillämpas på ett testset. Vi rapporterar resultaten av ett antal experiment med hänsyn till lösare och olika utbildnings- och testuppsättningar av exempel tagna från de som lämnats in till "System Track" av den 3: e ASP tävlingen. Vår analys visar att genom att tillämpa maskininlärningstekniker på ASP-lösning är det möjligt att uppnå mycket robust prestanda: vårt tillvägagångssätt kan lösa fler fall jämfört med alla lösare som gick in i 3:e ASP-tävlingen.
I -DLV+M S är en portfölj lösare och dess arbetsprinciper liknar de av multimotor ASP lösare MEASP REF.
A Multi-Engine Approach to Answer Set Programming
{'venue': 'Theory and Practice of Logic Programming 14 (2014) 841-868', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}