TY - JOUR A1 - Gebser, Martin A1 - Kaufmann, Benjamin A1 - Neumann, André A1 - Schaub, Torsten T1 - Clasp : a conflict-driven answer set solver Y1 - 2007 SN - 978-3-540- 72199-4 ER - TY - JOUR A1 - Brain, Martin A1 - Faber, Wolfgang A1 - Maratea, Marco A1 - Polleres, Axel A1 - Schaub, Torsten A1 - Schindlauer, Roman T1 - What should an ASP solver output? : a multiple position paper Y1 - 2007 ER - TY - JOUR A1 - Thielscher, Michael A1 - Schaub, Torsten T1 - Default reasoning by deductive planning Y1 - 1995 ER - TY - JOUR A1 - Banbara, Mutsunori A1 - Soh, Takehide A1 - Tamura, Naoyuki A1 - Inoue, Katsumi A1 - Schaub, Torsten T1 - Answer set programming as a modeling language for course timetabling JF - Theory and practice of logic programming N2 - The course timetabling problem can be generally defined as the task of assigning a number of lectures to a limited set of timeslots and rooms, subject to a given set of hard and soft constraints. The modeling language for course timetabling is required to be expressive enough to specify a wide variety of soft constraints and objective functions. Furthermore, the resulting encoding is required to be extensible for capturing new constraints and for switching them between hard and soft, and to be flexible enough to deal with different formulations. In this paper, we propose to make effective use of ASP as a modeling language for course timetabling. We show that our ASP-based approach can naturally satisfy the above requirements, through an ASP encoding of the curriculum-based course timetabling problem proposed in the third track of the second international timetabling competition (ITC-2007). Our encoding is compact and human-readable, since each constraint is individually expressed by either one or two rules. Each hard constraint is expressed by using integrity constraints and aggregates of ASP. Each soft constraint S is expressed by rules in which the head is the form of penalty (S, V, C), and a violation V and its penalty cost C are detected and calculated respectively in the body. We carried out experiments on four different benchmark sets with five different formulations. We succeeded either in improving the bounds or producing the same bounds for many combinations of problem instances and formulations, compared with the previous best known bounds. KW - answer set programming KW - educational timetabling KW - course timetabling Y1 - 2013 U6 - https://doi.org/10.1017/S1471068413000495 SN - 1471-0684 VL - 13 IS - 2 SP - 783 EP - 798 PB - Cambridge Univ. Press CY - New York ER - TY - JOUR A1 - Gebser, Martin A1 - Sabuncu, Orkunt A1 - Schaub, Torsten T1 - An incremental answer set programming based system for finite model computation JF - AI communications : AICOM ; the European journal on artificial intelligence N2 - We address the problem of Finite Model Computation (FMC) of first-order theories and show that FMC can efficiently and transparently be solved by taking advantage of a recent extension of Answer Set Programming (ASP), called incremental Answer Set Programming (iASP). The idea is to use the incremental parameter in iASP programs to account for the domain size of a model. The FMC problem is then successively addressed for increasing domain sizes until an answer set, representing a finite model of the original first-order theory, is found. We implemented a system based on the iASP solver iClingo and demonstrate its competitiveness by showing that it slightly outperforms the winner of the FNT division of CADE's 2009 Automated Theorem Proving (ATP) competition on the respective benchmark collection. KW - Incremental answer set programming KW - finite model computation Y1 - 2011 U6 - https://doi.org/10.3233/AIC-2011-0496 SN - 0921-7126 VL - 24 IS - 2 SP - 195 EP - 212 PB - IOS Press CY - Amsterdam ER - TY - GEN A1 - Lifschitz, Vladimir A1 - Schaub, Torsten A1 - Woltran, Stefan T1 - Interview with Vladimir Lifschitz T2 - Künstliche Intelligenz N2 - This interview with Vladimir Lifschitz was conducted by Torsten Schaub at the University of Texas at Austin in August 2017. The question set was compiled by Torsten Schaub and Stefan Woltran. Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1007/s13218-018-0552-x SN - 0933-1875 SN - 1610-1987 VL - 32 IS - 2-3 SP - 213 EP - 218 PB - Springer CY - Heidelberg ER - TY - JOUR A1 - Delgrande, James Patrick A1 - Schaub, Torsten A1 - Tompits, Hans T1 - A Preference-Based Framework for Updating logic Programs : preliminary reports Y1 - 2006 UR - http://www.easychair.org/FLoC-06/PREFS-preproceedings.pdf ER - TY - JOUR A1 - Linke, Thomas A1 - Schaub, Torsten T1 - An approach to query-answering in Reiter's default logic and the underlying existence of extensions problem. Y1 - 1998 SN - 3-540-65141-1 ER - TY - THES A1 - Hecher, Markus T1 - Advanced tools and methods for treewidth-based problem solving N2 - In the last decades, there was a notable progress in solving the well-known Boolean satisfiability (Sat) problem, which can be witnessed by powerful Sat solvers. One of the reasons why these solvers are so fast are structural properties of instances that are utilized by the solver’s interna. This thesis deals with the well-studied structural property treewidth, which measures the closeness of an instance to being a tree. In fact, there are many problems parameterized by treewidth that are solvable in polynomial time in the instance size when parameterized by treewidth. In this work, we study advanced treewidth-based methods and tools for problems in knowledge representation and reasoning (KR). Thereby, we provide means to establish precise runtime results (upper bounds) for canonical problems relevant to KR. Then, we present a new type of problem reduction, which we call decomposition-guided (DG) that allows us to precisely monitor the treewidth when reducing from one problem to another problem. This new reduction type will be the basis for a long-open lower bound result for quantified Boolean formulas and allows us to design a new methodology for establishing runtime lower bounds for problems parameterized by treewidth. Finally, despite these lower bounds, we provide an efficient implementation of algorithms that adhere to treewidth. Our approach finds suitable abstractions of instances, which are subsequently refined in a recursive fashion, and it uses Sat solvers for solving subproblems. It turns out that our resulting solver is quite competitive for two canonical counting problems related to Sat. N2 - In den letzten Jahrzehnten konnte ein beachtlicher Fortschritt im Bereich der Aussagenlogik verzeichnet werden. Dieser äußerte sich dadurch, dass für das wichtigste Problem in diesem Bereich, genannt „Sat“, welches sich mit der Fragestellung befasst, ob eine gegebene aussagenlogische Formel erfüllbar ist oder nicht, überwältigend schnelle Computerprogramme („Solver“) entwickelt werden konnten. Interessanterweise liefern diese Solver eine beeindruckende Leistung, weil sie oft selbst Probleminstanzen mit mehreren Millionen von Variablen spielend leicht lösen können. Auf der anderen Seite jedoch glaubt man in der Wissenschaft weitgehend an die Exponentialzeithypothese (ETH), welche besagt, dass man im schlimmsten Fall für das Lösen einer Instanz in diesem Bereich exponentielle Laufzeit in der Anzahl der Variablen benötigt. Dieser vermeintliche Widerspruch ist noch immer nicht vollständig geklärt, denn wahrscheinlich gibt es viele ineinandergreifende Gründe für die Schnelligkeit aktueller Sat Solver. Einer dieser Gründe befasst sich weitgehend mit strukturellen Eigenschaften von Probleminstanzen, die wohl indirekt und intern von diesen Solvern ausgenützt werden. Diese Dissertation beschäftigt sich mit solchen strukturellen Eigenschaften, nämlich mit der sogenannten Baumweite. Die Baumweite ist sehr gut erforscht und versucht zu messen, wie groß der Abstand von Probleminstanzen zu Bäumen ist (Baumnähe). Allerdings ist dieser Parameter sehr generisch und bei Weitem nicht auf Problemstellungen der Aussagenlogik beschränkt. Tatsächlich gibt es viele weitere Probleme, die parametrisiert mit Baumweite in polynomieller Zeit gelöst werden können. Interessanterweise gibt es auch viele Probleme in der Wissensrepräsentation (KR), von denen man davon ausgeht, dass sie härter sind als das Problem Sat, die bei beschränkter Baumweite in polynomieller Zeit gelöst werden können. Ein prominentes Beispiel solcher Probleme ist das Problem QSat, welches sich für die Gültigkeit einer gegebenen quantifizierten, aussagenlogischen Formel (QBF), das sind aussagenlogische Formeln, wo gewisse Variablen existenziell bzw. universell quantifiziert werden können, befasst. Bemerkenswerterweise wird allerdings auch im Zusammenhang mit Baumweite, ähnlich zu Methoden der klassischen Komplexitätstheorie, die tatsächliche Komplexität (Härte) solcher Problemen quantifiziert, wo man die exakte Laufzeitabhängigkeit beim Problemlösen in der Baumweite (Stufe der Exponentialität) beschreibt. Diese Arbeit befasst sich mit fortgeschrittenen, Baumweite-basierenden Methoden und Werkzeugen für Probleme der Wissensrepräsentation und künstlichen Intelligenz (AI). Dabei präsentieren wir Methoden, um präzise Laufzeitresultate (obere Schranken) für prominente Fragmente der Antwortmengenprogrammierung (ASP), welche ein kanonisches Paradigma zum Lösen von Problemen der Wissensrepräsentation darstellt, zu erhalten. Unsere Resultate basieren auf dem Konzept der dynamischen Programmierung, die angeleitet durch eine sogenannte Baumzerlegung und ähnlich dem Prinzip „Teile-und-herrsche“ funktioniert. Solch eine Baumzerlegung ist eine konkrete, strukturelle Zerlegung einer Probleminstanz, die sich stark an der Baumweite orientiert. Des Weiteren präsentieren wir einen neuen Typ von Problemreduktion, den wir als „decomposition-guided (DG)“, also „zerlegungsangeleitet“, bezeichnen. Dieser Reduktionstyp erlaubt es, Baumweiteerhöhungen und -verringerungen während einer Problemreduktion von einem bestimmten Problem zu einem anderen Problem präzise zu untersuchen und zu kontrollieren. Zusätzlich ist dieser neue Reduktionstyp die Basis, um ein lange offen gebliebenes Resultat betreffend quantifizierter, aussagenlogischer Formeln zu zeigen. Tatsächlich sind wir damit in der Lage, präzise untere Schranken, unter der Annahme der Exponentialzeithypothese, für das Problem QSat bei beschränkter Baumweite zu zeigen. Genauer gesagt können wir mit diesem Konzept der DG Reduktionen zeigen, dass das Problem QSat, beschränkt auf Quantifizierungsrang ` und parametrisiert mit Baumweite k, im Allgemeinen nicht besser als in einer Laufzeit, die `-fach exponentiell in der Baumweite und polynomiell in der Instanzgröße ist1, lösen. Dieses Resultat hebt auf nicht-inkrementelle Weise ein bekanntes Ergebnis für Quantifizierungsrang 2 auf beliebige Quantifizierungsränge, allerdings impliziert es auch sehr viele weitere Konsequenzen. Das Resultat über die untere Schranke des Problems QSat erlaubt es, eine neue Methodologie zum Zeigen unterer Schranken einer Vielzahl von Problemen der Wissensrepräsentation und künstlichen Intelligenz, zu etablieren. In weiterer Konsequenz können wir damit auch zeigen, dass die oberen Schranken sowie die DG Reduktionen dieser Arbeit unter der Hypothese ETH „eng“ sind, d.h., sie können wahrscheinlich nicht mehr signifikant verbessert werden. Die Ergebnisse betreffend der unteren Schranken für QSat und die dazugehörige Methodologie konstituieren in gewisser Weise eine Hierarchie von über Baumweite parametrisierte Laufzeitklassen. Diese Laufzeitklassen können verwendet werden, um die Härte von Problemen für das Ausnützen von Baumweite zu quantifizieren und diese entsprechend ihrer Laufzeitabhängigkeit bezüglich Baumweite zu kategorisieren. Schlussendlich und trotz der genannten Resultate betreffend unterer Schranken sind wir im Stande, eine effiziente Implementierung von Algorithmen basierend auf dynamischer Programmierung, die entlang einer Baumzerlegung angeleitet wird, zur Verfügung zu stellen. Dabei funktioniert unser Ansatz dahingehend, indem er probiert, passende Abstraktionen von Instanzen zu finden, die dann im Endeffekt sukzessive und auf rekursive Art und Weise verfeinert und verbessert werden. Inspiriert durch die enorme Effizienz und Effektivität der Sat Solver, ist unsere Implementierung ein hybrider Ansatz, weil sie den starken Gebrauch von Sat Solvern zum Lösen diverser Subprobleme, die während der dynamischen Programmierung auftreten, pflegt. Dabei stellt sich heraus, dass der resultierende Solver unserer Implementierung im Bezug auf Effizienz beim Lösen von zwei kanonischen, Sat-verwandten Zählproblemen mit bestehenden Solvern locker mithalten kann. Tatsächlich sind wir im Stande, Instanzen, wo die oberen Schranken von Baumweite 260 übersteigen, zu lösen. Diese überraschende Beobachtung zeigt daher, dass Baumweite ein wichtiger Parameter sein könnte, der wohl in modernen Designs von Solvern berücksichtigt werden sollte. KW - Treewidth KW - Dynamic Programming KW - Knowledge Representation and Reasoning KW - Artificial Intelligence KW - Computational Complexity KW - Parameterized Complexity KW - Answer Set Programming KW - Exponential Time Hypothesis KW - Lower Bounds KW - Algorithms KW - Algorithmen KW - Antwortmengenprogrammierung KW - Künstliche Intelligenz KW - Komplexitätstheorie KW - Dynamische Programmierung KW - Exponentialzeit Hypothese KW - Wissensrepräsentation und Schlussfolgerung KW - Untere Schranken KW - Parametrisierte Komplexität KW - Baumweite Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-512519 ER - TY - JOUR A1 - Frioux, Clémence A1 - Schaub, Torsten A1 - Schellhorn, Sebastian A1 - Siegel, Anne A1 - Wanko, Philipp T1 - Hybrid metabolic network completion JF - Theory and practice of logic programming N2 - Metabolic networks play a crucial role in biology since they capture all chemical reactions in an organism. While there are networks of high quality for many model organisms, networks for less studied organisms are often of poor quality and suffer from incompleteness. To this end, we introduced in previous work an answer set programming (ASP)-based approach to metabolic network completion. Although this qualitative approach allows for restoring moderately degraded networks, it fails to restore highly degraded ones. This is because it ignores quantitative constraints capturing reaction rates. To address this problem, we propose a hybrid approach to metabolic network completion that integrates our qualitative ASP approach with quantitative means for capturing reaction rates. We begin by formally reconciling existing stoichiometric and topological approaches to network completion in a unified formalism. With it, we develop a hybrid ASP encoding and rely upon the theory reasoning capacities of the ASP system dingo for solving the resulting logic program with linear constraints over reals. We empirically evaluate our approach by means of the metabolic network of Escherichia coli. Our analysis shows that our novel approach yields greatly superior results than obtainable from purely qualitative or quantitative approaches. KW - answer set programming KW - metabolic network KW - gap-filling KW - linear programming KW - hybrid solving KW - bioinformatics Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1017/S1471068418000455 SN - 1471-0684 SN - 1475-3081 VL - 19 IS - 1 SP - 83 EP - 108 PB - Cambridge University Press CY - New York ER -