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基于答案集编程的主导集重构
内容提要
本研究探讨了答案集编程（ASP）在求解器调度、组合优化和动态交通分配中的应用，提出了多种新方法和算法，并验证了其在提高求解效率和解决实际问题方面的有效性。
关键要点
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本研究提出了一种使用答案集编程（ASP）自动确定精细的、非均匀且有序的求解器调度方案的方法。
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提出了基于边界约束的ASP方法，解决了有限域变量建模的算法性难题，并扩展了ASP的语义。
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研究了绝对性集合编程中的困难问题，并提出了一种新的动态规划算法来解决带符号的团宽度问题。
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介绍了第三代约束答案集系统clingcon，将ASP与有限域约束处理相结合，采用惰性方法实现约束传播的扩展。
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提出了一种新的优化方法，基于树分解技术和启发式算法，提高ASP系统的求解效率，并在实验中验证了其有效性。
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调查了过去2.5十年中应用ASP计算规划问题的进展，阐述了答案集规划的优缺点，并提出未来研究的挑战。
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提出了一种称为有界组合重新配置的方法，设计和实现了有界组合重新配置，并进行了实证分析。
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研究了disjunctive ASP的复杂性，提供了多个重要参数的双指数下界，并指出选项的有限性。
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提出了大邻域优先搜索（LNPS）用于解决ASP中的组合优化问题，证明了其在优化方面的求解性能。
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针对城市网络中的动态交通分配问题，提出了一种将ASP用于计算网络中所有车辆“最优”路线的新方法，并展示了其可行性。
延伸问答
答案集编程（ASP）在求解器调度中有什么应用？
ASP可以自动确定精细的、非均匀且有序的求解器调度方案，并生成并行调度方案。
基于边界约束的ASP方法解决了什么问题？
该方法解决了ASP系统中基于有限域变量建模的算法性难题，并扩展了ASP的语义。
什么是大邻域优先搜索（LNPS），它的作用是什么？
LNPS是一种元启发式方法，用于解决ASP中的组合优化问题，能够显著提高求解性能。
研究中提出的动态规划算法解决了什么问题？
该算法解决了带符号的团宽度问题，这是绝对性集合编程中的一个困难问题。
如何利用ASP解决城市网络中的动态交通分配问题？
研究提出了一种新方法，使用ASP计算网络中所有车辆的“最优”路线，并展示了其可行性。
过去2.5十年中，ASP在计算规划问题方面的进展如何？
研究阐述了ASP的优缺点，并给出了一些典型的应用方法和未来研究的挑战。
