Automating Reformulation of Essence Specifications via Graph Rewriting

要約

パラメータ化された問題クラスの効果的な制約モデルを定式化することは、その後のクラスのインスタンスを効率的に解決するために非常に重要です。
実際には、一連の候補モデルのどれが最も優れたパフォーマンスを発揮するかを事前に知ることは困難です。
この論文では、グラフ書き換えを使用して入力モデルを再定式化し、パフォーマンスを自動的に向上させるシステムを紹介します。
Essence 抽象制約仕様言語で作業を行うことにより、その高レベル変数タイプの構造を使用して書き換えを直接トリガーできます。
入力仕様の抽象構文ツリーに適用される、Graph Programs 2 言語で表現された書き換えルールを介してシステムを実装します。
検証とプレゼンテーションのために、再定式化された問題の解決策を元の問題の解決策に自動的に変換する方法を示します。
詳細なケーススタディでシステムの有効性を実証します。

要約(オリジナル)

Formulating an effective constraint model of a parameterised problem class is crucial to the efficiency with which instances of the class can subsequently be solved. It is difficult to know beforehand which of a set of candidate models will perform best in practice. This paper presents a system that employs graph rewriting to reformulate an input model for improved performance automatically. By situating our work in the Essence abstract constraint specification language, we can use the structure in its high level variable types to trigger rewrites directly. We implement our system via rewrite rules expressed in the Graph Programs 2 language, applied to the abstract syntax tree of an input specification. We show how to automatically translate the solution of the reformulated problem into a solution of the original problem for verification and presentation. We demonstrate the efficacy of our system with a detailed case study.

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