Solving Epistemic Logic Programs using Generate-and-Test with Propagation

要約

この論文では、さまざまなジェネレーターおよびテスター プログラムでインスタンス化できる認識論理プログラム用の生成およびテスト ベースのソルバーの一般的なフレームワークを紹介し、このフレームワークを使用して構築されたソルバーが正確であるためのこれらのプログラムに関する十分な条件を証明します。
また、認識論的結果の伝播を組み込んだ新しいジェネレーター プログラムも導入しており、これにより線形のオーバーヘッドのみを発生させながら、テストする必要がある候補の数を指数関数的に削減できることを示しています。
これらの理論的発見に基づいて新しいソルバーを実装し、約 3.3 倍の高速化を達成し、よく知られたベンチマークで 91% 多くのインスタンスを解決することで、既存のソルバーよりも優れたパフォーマンスを発揮することを実験的に示しました。

要約(オリジナル)

This paper introduces a general framework for generate-and-test-based solvers for epistemic logic programs that can be instantiated with different generator and tester programs, and we prove sufficient conditions on those programs for the correctness of the solvers built using this framework. It also introduces a new generator program that incorporates the propagation of epistemic consequences and shows that this can exponentially reduce the number of candidates that need to be tested while only incurring a linear overhead. We implement a new solver based on these theoretical findings and experimentally show that it outperforms existing solvers by achieving a ~3.3x speed-up and solving 91% more instances on well-known benchmarks.

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