Answer Set Programming (ASP) は、複雑な組み合わせ問題を解決するのに特に適した宣言型プログラミング形式であり、知識を直感的かつ強力な方法で表現することができ、人工知能やコンピュータサイエンスで人気があります。
ASPの最近の研究は、機械学習、スケジューリング、複雑なシステムの分析など、さまざまなアプリケーションに焦点を当てており、その多様性と効果を示しています。
- FOLD-RMアルゴリズムの開発：異なるデータ型を持つマルチカテゴリ分類タスクに適したASPルールセットを生成し、従来の機械学習手法であるXGBoostに対する競争力のある代替手段を提供します。
- ASPのJSPへの適用：ジョブショップスケジューリング問題におけるASPの応用では、問題をより管理しやすい時間枠に分解する手法が提案され、複雑なスケジューリングタスクの処理においてASPの拡張性と効率性を示しています。
- ASPとSATの関係の研究：グラフ理論の概念である木幅を通じて通常のASPと命題充足性（SAT）の関係を探る研究により、ASPが木幅を考慮するとSATよりわずかに難しいことが示唆され、より効率的なソルバーの開発やASPの計算複雑性の理解に影響を与えます。
- CPSにおけるASPの適用：コンピューテーションと物理プロセスを統合するサイバー物理システム（CPS）について論理的に定式化し、理論的アプローチを提供することで、この新興分野における問題解決への構造化されたアプローチを提供します。
ASPは、組合せ問題の解決に効果的な宣言型プログラミングパラダイムであり、機械学習、スケジューリング、複雑なシステムの分析などのさまざまな領域での柔軟性と効果を示しています。
元記事: https://www.nature.com/research-intelligence/answer-set-programming-and-logic-programming