Direct Encoding of Declare Constraints in ASP

要約

よく知られた宣言型ロジック プログラミング パラダイムであるアンサー セット プログラミング (ASP) は、最近プロセス マイニングで実用化されています。
特に、ASP は、ビジネス プロセスの宣言的仕様を含むタスクをモデル化するために使用されてきました。
この分野では、Declare は最も広く採用されている宣言型プロセス モデリング言語として際立っており、有効なトレースが満たさなければならない一連の制約を通じてプロセスをモデル化する手段を提供します。制約は有限トレース上の線形時相論理 (LTLf) で表現できます。
既存の ASP ベースのソリューションは、確立された技術を使用して取得できる、対応する LTLf 式または同等のオートマトンをモデル化することによって宣言制約をエンコードします。
このペーパーでは、宣言制約のセマンティクスを ASP ルールとして直接モデル化し、中間表現の必要性を排除する、宣言制約の新しいエンコーディングを紹介します。
代替 ASP エンコーディングおよび Declare 用の Python ライブラリと比較することにより、2 つのプロセス マイニング タスクに対するこの新しいアプローチの有効性を評価します。
論理プログラミングの理論と実践 (TPLP) で検討中。

要約(オリジナル)

Answer Set Programming (ASP), a well-known declarative logic programming paradigm, has recently found practical application in Process Mining. In particular, ASP has been used to model tasks involving declarative specifications of business processes. In this area, Declare stands out as the most widely adopted declarative process modeling language, offering a means to model processes through sets of constraints valid traces must satisfy, that can be expressed in Linear Temporal Logic over Finite Traces (LTLf). Existing ASP-based solutions encode Declare constraints by modeling the corresponding LTLf formula or its equivalent automaton which can be obtained using established techniques. In this paper, we introduce a novel encoding for Declare constraints that directly models their semantics as ASP rules, eliminating the need for intermediate representations. We assess the effectiveness of this novel approach on two Process Mining tasks by comparing it with alternative ASP encodings and a Python library for Declare. Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP).

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