Towards Exploratory Reformulation of Constraint Models

要約

対象となる問題の効果的な制約モデルを定式化することが、その後の問題を効率的に解決するために重要であることが十分に確立されています。
不可能ではないにしても、一連の候補モデルのどれが実際に最もよく機能するかを先験的に知ることは困難であるという観察に基づいて、初期モデルからの再定式化のプロセスを通じてモデルの空間を探索するシステムを想定しています。
検討中の問題クラスからの一連のトレーニング インスタンスのパフォーマンスによって導かれます。
私たちは、このシステムを改良ベースのアプローチに位置付ける予定です。このアプローチでは、多くのモデリングの決定が行われる抽象化レベルより上の問題を記述する制約仕様をユーザーが記述します。
この意見書では、私たちは探索的な再定式化システムの計画を示し、これまでの進捗状況について議論します。

要約(オリジナル)

It is well established that formulating an effective constraint model of a problem of interest is crucial to the efficiency with which it can subsequently be solved. Following from the observation that it is difficult, if not impossible, to know a priori which of a set of candidate models will perform best in practice, we envisage a system that explores the space of models through a process of reformulation from an initial model, guided by performance on a set of training instances from the problem class under consideration. We plan to situate this system in a refinement-based approach, where a user writes a constraint specification describing a problem above the level of abstraction at which many modelling decisions are made. In this position paper we set out our plan for an exploratory reformulation system, and discuss progress made so far.

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