[论文解读] A Comparison of Logic Programming Approaches for Representation and Solving of Constraint Satisfaction Problems
本文比较了用于表示和求解约束满足问题（CSPs）的逻辑编程方法——确定性/CLP、归因法和稳定模型语义。通过图着色和n皇后问题评估了其可声明性与性能，发现CLP速度最快，基于稳定模型的系统（如smodels）扩展性良好，而尽管存在元解释开销，归因系统仍表现出较低的额外开销。
Many logic programming based approaches can be used to describe and solve combinatorial search problems. On the one hand there are definite programs and constraint logic programs that compute a solution as an answer substitution to a query containing the variables of the constraint satisfaction problem. On the other hand there are approaches based on stable model semantics, abduction, and first-order logic model generation that compute solutions as models of some theory. This paper compares these different approaches from point of view of knowledge representation (how declarative are the programs) and from point of view of performance (how good are they at solving typical problems).
研究动机与目标
- 评估不同逻辑编程范式在表示约束满足问题（CSPs）方面的可声明表达能力。
- 比较CLP、归因法、稳定模型语义及模型生成系统在标准CSP基准测试中的性能表现。
- 评估每种方法在问题规模增大时的可扩展性，特别是内存使用与运行时间方面的表现。
- 探究非单调推理框架（如归因法与稳定模型）相较于传统CLP在CSPs中是否具有实际优势。
- 探索将约束求解技术与稳定模型计算相结合以提升CSPs性能的可行性。
提出的方法
- 使用带有域谓词和约束谓词的确定性逻辑程序表示CSPs。
- 将CSPs转化为归因逻辑程序，其中变量-值映射作为归因项被推断，解则表示为归因原子的集合。
- 将CSPs编码为基于稳定模型语义的逻辑程序，使得解对应于该程序的稳定模型。
- 通过SEM等系统进行模型生成，将解视为函数符号的解释。
- 在所有系统中采用统一的、抽象的语法以确保公平比较，避免语法特定偏差。
- 对确定性/CLP使用SLDNF归约，对归因系统使用元解释，对稳定模型计算使用自底向上的归约。
实验结果
研究问题
- RQ1在CSPs的可声明表达能力方面，不同逻辑编程范式（CLP、归因法、稳定模型语义与模型生成）之间有何差异？
- RQ2在标准CSP问题上，CLP与非单调逻辑编程方法（归因法、稳定模型）之间的性能差异如何？
- RQ3各系统在问题规模增大时的可扩展性如何，特别是在内存使用与运行时间方面？
- RQ4归因或稳定模型系统的额外开销在多大程度上影响其相对于CLP的实际可用性？
- RQ5能否有效将约束求解技术集成到稳定模型计算中，以提升CSPs的性能？
主要发现
- 约束逻辑编程（CLP）是速度最快的系统，在大规模图着色问题上比其他系统快近两个数量级。
- 基于稳定模型语义的smodels表现第二佳，且因程序表示简洁和高效归约而具有良好可扩展性。
- SLDNFAC（归因系统）的额外开销仅略高于smodels，且随问题规模增大而缓慢恶化。
- 模型生成器SEM在较大问题上迅速恶化并耗尽内存，原因在于理论的完全归约。
- ACLP的表现显著劣于SLDNFA，且退化更快，表明其通过归因法处理CSPs时效率低下。
- 本研究证实，稳定模型语义与归因法允许比CLP更具可声明性的问题表达方式，因为CLP具有更程序化、较少可声明性的风格。
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