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ASP(Q)
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新的ASP(Q)变体和FLINGO语言增强了AI约束编程
研究人员引入了“2-ASP(Q)^w”，一类具有两个量词和弱约束的新型回答集编程（ASP）程序，能够捕获高达Delta_3^P复杂度类的优化问题。这项工作为该类中的计算任务提供了完整的复杂度表征，并提出了一种使用反例引导抽象细化（CEGAR）技术计算量化回答集的新策略。实验评估证明了这些技术在挑战性基准上的有效性。此外，还开发了一种名为“flingO”的新语言和工具，将ASP的表达能力集成到线性整数约束中，从而增强了用于实际应用的约束…
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研究人员探索使用 ASP(Q) 处理不一致的优先级数据
研究人员开发了一种使用带量词的答案集编程 (ASP(Q)) 来处理不一致的优先级数据的新方法。该方法允许查询具有定义了优先级级别的冲突事实的数据，从而产生三种类型的最优修复：帕累托最优、全局最优和完备最优。该论文介绍了基于全局最优修复语义的首次实现以及一种可处理的近似方法，称为接地语义，实验结果证明了它们的可行性和影响。
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研究人员探索使用 ASP(Q) 查询不一致的优先级数据
研究人员开发了一种使用带量词的答案集编程 (ASP(Q)) 来管理不一致的优先级数据的新方法。该方法定义了三种类型的最优修复——帕累托最优、全局最优和完成最优——以根据其优先级处理冲突事实。该论文介绍了基于全局最优修复语义的首次实现以及一种称为接地语义的可处理的近似方法，实验结果证明了它们的可行性和影响。