TY - THES A1 - Flöter, André T1 - Analyzing biological expression data based on decision tree induction T1 - Analyse biologischer Expressionsdaten mit Hilfe von Entscheidungsbauminduktion N2 - Modern biological analysis techniques supply scientists with various forms of data. One category of such data are the so called "expression data". These data indicate the quantities of biochemical compounds present in tissue samples. Recently, expression data can be generated at a high speed. This leads in turn to amounts of data no longer analysable by classical statistical techniques. Systems biology is the new field that focuses on the modelling of this information. At present, various methods are used for this purpose. One superordinate class of these meth­ods is machine learning. Methods of this kind had, until recently, predominantly been used for classification and prediction tasks. This neglected a powerful secondary benefit: the ability to induce interpretable models. Obtaining such models from data has become a key issue within Systems biology. Numerous approaches have been proposed and intensively discussed. This thesis focuses on the examination and exploitation of one basic technique: decision trees. The concept of comparing sets of decision trees is developed. This method offers the pos­sibility of identifying significant thresholds in continuous or discrete valued attributes through their corresponding set of decision trees. Finding significant thresholds in attributes is a means of identifying states in living organisms. Knowing about states is an invaluable clue to the un­derstanding of dynamic processes in organisms. Applied to metabolite concentration data, the proposed method was able to identify states which were not found with conventional techniques for threshold extraction. A second approach exploits the structure of sets of decision trees for the discovery of com­binatorial dependencies between attributes. Previous work on this issue has focused either on expensive computational methods or the interpretation of single decision trees ­ a very limited exploitation of the data. This has led to incomplete or unstable results. That is why a new method is developed that uses sets of decision trees to overcome these limitations. Both the introduced methods are available as software tools. They can be applied consecu­tively or separately. That way they make up a package of analytical tools that usefully supplement existing methods. By means of these tools, the newly introduced methods were able to confirm existing knowl­edge and to suggest interesting and new relationships between metabolites. N2 - Neuere biologische Analysetechniken liefern Forschern verschiedenste Arten von Daten. Eine Art dieser Daten sind die so genannten "Expressionsdaten". Sie geben die Konzentrationen biochemischer Inhaltsstoffe in Gewebeproben an. Neuerdings können Expressionsdaten sehr schnell erzeugt werden. Das führt wiederum zu so großen Datenmengen, dass sie nicht mehr mit klassischen statistischen Verfahren analysiert werden können. "System biology" ist eine neue Disziplin, die sich mit der Modellierung solcher Information befasst. Zur Zeit werden dazu verschiedenste Methoden benutzt. Eine Superklasse dieser Methoden ist das maschinelle Lernen. Dieses wurde bis vor kurzem ausschließlich zum Klassifizieren und zum Vorhersagen genutzt. Dabei wurde eine wichtige zweite Eigenschaft vernachlässigt, nämlich die Möglichkeit zum Erlernen von interpretierbaren Modellen. Die Erstellung solcher Modelle hat mittlerweile eine Schlüsselrolle in der "Systems biology" erlangt. Es sind bereits zahlreiche Methoden dazu vorgeschlagen und diskutiert worden. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Untersuchung und Nutzung einer ganz grundlegenden Technik: den Entscheidungsbäumen. Zunächst wird ein Konzept zum Vergleich von Baummengen entwickelt, welches das Erkennen bedeutsamer Schwellwerte in reellwertigen Daten anhand ihrer zugehörigen Entscheidungswälder ermöglicht. Das Erkennen solcher Schwellwerte dient dem Verständnis von dynamischen Abläufen in lebenden Organismen. Bei der Anwendung dieser Technik auf metabolische Konzentrationsdaten wurden bereits Zustände erkannt, die nicht mit herkömmlichen Techniken entdeckt werden konnten. Ein zweiter Ansatz befasst sich mit der Auswertung der Struktur von Entscheidungswäldern zur Entdeckung von kombinatorischen Abhängigkeiten zwischen Attributen. Bisherige Arbeiten hierzu befassten sich vornehmlich mit rechenintensiven Verfahren oder mit einzelnen Entscheidungsbäumen, eine sehr eingeschränkte Ausbeutung der Daten. Das führte dann entweder zu unvollständigen oder instabilen Ergebnissen. Darum wird hier eine Methode entwickelt, die Mengen von Entscheidungsbäumen nutzt, um diese Beschränkungen zu überwinden. Beide vorgestellten Verfahren gibt es als Werkzeuge für den Computer, die entweder hintereinander oder einzeln verwendet werden können. Auf diese Weise stellen sie eine sinnvolle Ergänzung zu vorhandenen Analyswerkzeugen dar. Mit Hilfe der bereitgestellten Software war es möglich, bekanntes Wissen zu bestätigen und interessante neue Zusammenhänge im Stoffwechsel von Pflanzen aufzuzeigen. KW - Molekulare Bioinformatik KW - Maschinelles Lernen KW - Entscheidungsbäume KW - machine learning KW - decision trees KW - computational biology Y1 - 2005 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-6416 ER - TY - THES A1 - Gebser, Martin T1 - Proof theory and algorithms for answer set programming T1 - Beweistheorie und Algorithmen für die Antwortmengenprogrammierung N2 - Answer Set Programming (ASP) is an emerging paradigm for declarative programming, in which a computational problem is specified by a logic program such that particular models, called answer sets, match solutions. ASP faces a growing range of applications, demanding for high-performance tools able to solve complex problems. ASP integrates ideas from a variety of neighboring fields. In particular, automated techniques to search for answer sets are inspired by Boolean Satisfiability (SAT) solving approaches. While the latter have firm proof-theoretic foundations, ASP lacks formal frameworks for characterizing and comparing solving methods. Furthermore, sophisticated search patterns of modern SAT solvers, successfully applied in areas like, e.g., model checking and verification, are not yet established in ASP solving. We address these deficiencies by, for one, providing proof-theoretic frameworks that allow for characterizing, comparing, and analyzing approaches to answer set computation. For another, we devise modern ASP solving algorithms that integrate and extend state-of-the-art techniques for Boolean constraint solving. We thus contribute to the understanding of existing ASP solving approaches and their interconnections as well as to their enhancement by incorporating sophisticated search patterns. The central idea of our approach is to identify atomic as well as composite constituents of a propositional logic program with Boolean variables. This enables us to describe fundamental inference steps, and to selectively combine them in proof-theoretic characterizations of various ASP solving methods. In particular, we show that different concepts of case analyses applied by existing ASP solvers implicate mutual exponential separations regarding their best-case complexities. We also develop a generic proof-theoretic framework amenable to language extensions, and we point out that exponential separations can likewise be obtained due to case analyses on them. We further exploit fundamental inference steps to derive Boolean constraints characterizing answer sets. They enable the conception of ASP solving algorithms including search patterns of modern SAT solvers, while also allowing for direct technology transfers between the areas of ASP and SAT solving. Beyond the search for one answer set of a logic program, we address the enumeration of answer sets and their projections to a subvocabulary, respectively. The algorithms we develop enable repetition-free enumeration in polynomial space without being intrusive, i.e., they do not necessitate any modifications of computations before an answer set is found. Our approach to ASP solving is implemented in clasp, a state-of-the-art Boolean constraint solver that has successfully participated in recent solver competitions. Although we do here not address the implementation techniques of clasp or all of its features, we present the principles of its success in the context of ASP solving. N2 - Antwortmengenprogrammierung (engl. Answer Set Programming; ASP) ist ein Paradigma zum deklarativen Problemlösen, wobei Problemstellungen durch logische Programme beschrieben werden, sodass bestimmte Modelle, Antwortmengen genannt, zu Lösungen korrespondieren. Die zunehmenden praktischen Anwendungen von ASP verlangen nach performanten Werkzeugen zum Lösen komplexer Problemstellungen. ASP integriert diverse Konzepte aus verwandten Bereichen. Insbesondere sind automatisierte Techniken für die Suche nach Antwortmengen durch Verfahren zum Lösen des aussagenlogischen Erfüllbarkeitsproblems (engl. Boolean Satisfiability; SAT) inspiriert. Letztere beruhen auf soliden beweistheoretischen Grundlagen, wohingegen es für ASP kaum formale Systeme gibt, um Lösungsmethoden einheitlich zu beschreiben und miteinander zu vergleichen. Weiterhin basiert der Erfolg moderner Verfahren zum Lösen von SAT entscheidend auf fortgeschrittenen Suchtechniken, die in gängigen Methoden zur Antwortmengenberechnung nicht etabliert sind. Diese Arbeit entwickelt beweistheoretische Grundlagen und fortgeschrittene Suchtechniken im Kontext der Antwortmengenberechnung. Unsere formalen Beweissysteme ermöglichen die Charakterisierung, den Vergleich und die Analyse vorhandener Lösungsmethoden für ASP. Außerdem entwerfen wir moderne Verfahren zum Lösen von ASP, die fortgeschrittene Suchtechniken aus dem SAT-Bereich integrieren und erweitern. Damit trägt diese Arbeit sowohl zum tieferen Verständnis von Lösungsmethoden für ASP und ihrer Beziehungen untereinander als auch zu ihrer Verbesserung durch die Erschließung fortgeschrittener Suchtechniken bei. Die zentrale Idee unseres Ansatzes besteht darin, Atome und komposite Konstrukte innerhalb von logischen Programmen gleichermaßen mit aussagenlogischen Variablen zu assoziieren. Dies ermöglicht die Isolierung fundamentaler Inferenzschritte, die wir in formalen Charakterisierungen von Lösungsmethoden für ASP selektiv miteinander kombinieren können. Darauf aufbauend zeigen wir, dass unterschiedliche Einschränkungen von Fallunterscheidungen zwangsläufig zu exponentiellen Effizienzunterschieden zwischen den charakterisierten Methoden führen. Wir generalisieren unseren beweistheoretischen Ansatz auf logische Programme mit erweiterten Sprachkonstrukten und weisen analytisch nach, dass das Treffen bzw. Unterlassen von Fallunterscheidungen auf solchen Konstrukten ebenfalls exponentielle Effizienzunterschiede bedingen kann. Die zuvor beschriebenen fundamentalen Inferenzschritte nutzen wir zur Extraktion inhärenter Bedingungen, denen Antwortmengen genügen müssen. Damit schaffen wir eine Grundlage für den Entwurf moderner Lösungsmethoden für ASP, die fortgeschrittene, ursprünglich für SAT konzipierte, Suchtechniken mit einschließen und darüber hinaus einen transparenten Technologietransfer zwischen Verfahren zum Lösen von ASP und SAT erlauben. Neben der Suche nach einer Antwortmenge behandeln wir ihre Aufzählung, sowohl für gesamte Antwortmengen als auch für Projektionen auf ein Subvokabular. Hierfür entwickeln wir neuartige Methoden, die wiederholungsfreies Aufzählen in polynomiellem Platz ermöglichen, ohne die Suche zu beeinflussen und ggf. zu behindern, bevor Antwortmengen berechnet wurden. KW - Wissensrepräsentation und -verarbeitung KW - Antwortmengenprogrammierung KW - Beweistheorie KW - Algorithmen KW - Knowledge Representation and Reasoning KW - Answer Set Programming KW - Proof Theory KW - Algorithms Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-55425 ER - TY - GEN A1 - Ostrowski, Max A1 - Schaub, Torsten T1 - ASP modulo CSP BT - the clingcon system T2 - Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - We present the hybrid ASP solver clingcon, combining the simple modeling language and the high performance Boolean solving capacities of Answer Set Programming (ASP) with techniques for using non-Boolean constraints from the area of Constraint Programming (CP). The new clingcon system features an extended syntax supporting global constraints and optimize statements for constraint variables. The major technical innovation improves the interaction between ASP and CP solver through elaborated learning techniques based on irreducible inconsistent sets. A broad empirical evaluation shows that these techniques yield a performance improvement of an order of magnitude. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 579 KW - answer set KW - constraints KW - logic KW - SMT Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-413908 SN - 1866-8372 IS - 579 ER - TY - JOUR A1 - Brewka, Gerhard A1 - Ellmauthaler, Stefan A1 - Kern-Isberner, Gabriele A1 - Obermeier, Philipp A1 - Ostrowski, Max A1 - Romero, Javier A1 - Schaub, Torsten A1 - Schieweck, Steffen T1 - Advanced solving technology for dynamic and reactive applications JF - Künstliche Intelligenz Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1007/s13218-018-0538-8 SN - 0933-1875 SN - 1610-1987 VL - 32 IS - 2-3 SP - 199 EP - 200 PB - Springer CY - Heidelberg ER - TY - THES A1 - Richly, Keven T1 - Memory-efficient data management for spatio-temporal applications BT - workload-driven fine-grained configuration optimization for storing spatio-temporal data in columnar In-memory databases N2 - The wide distribution of location-acquisition technologies means that large volumes of spatio-temporal data are continuously being accumulated. Positioning systems such as GPS enable the tracking of various moving objects' trajectories, which are usually represented by a chronologically ordered sequence of observed locations. The analysis of movement patterns based on detailed positional information creates opportunities for applications that can improve business decisions and processes in a broad spectrum of industries (e.g., transportation, traffic control, or medicine). Due to the large data volumes generated in these applications, the cost-efficient storage of spatio-temporal data is desirable, especially when in-memory database systems are used to achieve interactive performance requirements. To efficiently utilize the available DRAM capacities, modern database systems support various tuning possibilities to reduce the memory footprint (e.g., data compression) or increase performance (e.g., additional indexes structures). By considering horizontal data partitioning, we can independently apply different tuning options on a fine-grained level. However, the selection of cost and performance-balancing configurations is challenging, due to the vast number of possible setups consisting of mutually dependent individual decisions. In this thesis, we introduce multiple approaches to improve spatio-temporal data management by automatically optimizing diverse tuning options for the application-specific access patterns and data characteristics. Our contributions are as follows: (1) We introduce a novel approach to determine fine-grained table configurations for spatio-temporal workloads. Our linear programming (LP) approach jointly optimizes the (i) data compression, (ii) ordering, (iii) indexing, and (iv) tiering. We propose different models which address cost dependencies at different levels of accuracy to compute optimized tuning configurations for a given workload, memory budgets, and data characteristics. To yield maintainable and robust configurations, we further extend our LP-based approach to incorporate reconfiguration costs as well as optimizations for multiple potential workload scenarios. (2) To optimize the storage layout of timestamps in columnar databases, we present a heuristic approach for the workload-driven combined selection of a data layout and compression scheme. By considering attribute decomposition strategies, we are able to apply application-specific optimizations that reduce the memory footprint and improve performance. (3) We introduce an approach that leverages past trajectory data to improve the dispatch processes of transportation network companies. Based on location probabilities, we developed risk-averse dispatch strategies that reduce critical delays. (4) Finally, we used the use case of a transportation network company to evaluate our database optimizations on a real-world dataset. We demonstrate that workload-driven fine-grained optimizations allow us to reduce the memory footprint (up to 71% by equal performance) or increase the performance (up to 90% by equal memory size) compared to established rule-based heuristics. Individually, our contributions provide novel approaches to the current challenges in spatio-temporal data mining and database research. Combining them allows in-memory databases to store and process spatio-temporal data more cost-efficiently. N2 - Durch die starke Verbreitung von Systemen zur Positionsbestimmung werden fortlaufend große Mengen an Bewegungsdaten mit einem räumlichen und zeitlichen Bezug gesammelt. Ortungssysteme wie GPS ermöglichen, die Bewegungen verschiedener Objekte (z. B. Personen oder Fahrzeuge) nachzuverfolgen. Diese werden in der Regel durch eine chronologisch geordnete Abfolge beobachteter Aufenthaltsorte repräsentiert. Die Analyse von Bewegungsmustern auf der Grundlage detaillierter Positionsinformationen schafft in unterschiedlichsten Branchen (z. B. Transportwesen, Verkehrssteuerung oder Medizin) die Möglichkeit Geschäftsentscheidungen und -prozesse zu verbessern. Aufgrund der großen Datenmengen, die bei diesen Anwendungen auftreten, stellt die kosteneffiziente Speicherung von Bewegungsdaten eine Herausforderung dar. Dies ist insbesondere der Fall, wenn Hauptspeicherdatenbanken zur Speicherung eingesetzt werden, um die Anforderungen bezüglich interaktiver Antwortzeiten zu erfüllen. Um die verfügbaren Speicherkapazitäten effizient zu nutzen, unterstützen moderne Datenbanksysteme verschiedene Optimierungsmöglichkeiten, um den Speicherbedarf zu reduzieren (z. B. durch Datenkomprimierung) oder die Performance zu erhöhen (z. B. durch Indexstrukturen). Dabei ermöglicht eine horizontale Partitionierung der Daten, dass unabhängig voneinander verschiedene Optimierungen feingranular auf einzelnen Bereichen der Daten angewendet werden können. Die Auswahl von Konfigurationen, die sowohl die Kosten als auch Leistungsanforderungen berücksichtigen, ist jedoch aufgrund der großen Anzahl möglicher Kombinationen -- die aus voneinander abhängigen Einzelentscheidungen bestehen -- komplex. In dieser Dissertation präsentieren wir mehrere Ansätze zur Verbesserung der Datenverwaltung, indem wir die Auswahl verschiedener Datenbankoptimierungen automatisch für die anwendungsspezifischen Zugriffsmuster und Dateneigenschaften anpassen. Diesbezüglich leistet die vorliegende Dissertation die folgenden Beiträge: (1) Wir stellen einen neuen Ansatz vor, um feingranulare Tabellenkonfigurationen für räumlich-zeitliche Workloads zu bestimmen. In diesem Zusammenhang optimiert unser Linear Programming (LP) Ansatz gemeinsam (i) die Datenkompression, (ii) die Sortierung, (iii) die Indizierung und (iv) die Datenplatzierung. Hierzu schlagen wir verschiedene Modelle mit unterschiedlichen Kostenabhängigkeiten vor, um optimierte Konfigurationen für einen gegebenen Workload, ein Speicherbudget und die vorliegenden Dateneigenschaften zu berechnen. Durch die Erweiterung des LP-basierten Ansatzes zur Berücksichtigung von Modifikationskosten und verschiedener potentieller Workloads ist es möglich, die Wartbarkeit und Robustheit der bestimmten Tabellenkonfiguration zu erhöhen. (2) Um die Speicherung von Timestamps in spalten-orientierten Datenbanken zu optimieren, stellen wir einen heuristischen Ansatz für die kombinierte Auswahl eines Speicherlayouts und eines Kompressionsschemas vor. Zudem sind wir durch die Berücksichtigung von Strategien zur Aufteilung von Attributen in der Lage, anwendungsspezifische Optimierungen anzuwenden, die den Speicherbedarf reduzieren und die Performance verbessern. (3) Wir stellen einen Ansatz vor, der in der Vergangenheit beobachtete Bewegungsmuster nutzt, um die Zuweisungsprozesse von Vermittlungsdiensten zur Personenbeförderung zu verbessern. Auf der Grundlage von Standortwahrscheinlichkeiten haben wir verschiedene Strategien für die Vergabe von Fahraufträgen an Fahrer entwickelt, die kritische Verspätungen reduzieren. (4) Abschließend haben wir unsere Datenbankoptimierungen anhand eines realen Datensatzes eines Transportdienstleisters evaluiert. In diesem Zusammenhang zeigen wir, dass wir durch feingranulare workload-basierte Optimierungen den Speicherbedarf (um bis zu 71% bei vergleichbarer Performance) reduzieren oder die Performance (um bis zu 90% bei gleichem Speicherverbrauch) im Vergleich zu regelbasierten Heuristiken verbessern können. Die einzelnen Beiträge stellen neuartige Ansätze für aktuelle Herausforderungen im Bereich des Data Mining und der Datenbankforschung dar. In Kombination ermöglichen sie eine kosteneffizientere Speicherung und Verarbeitung von Bewegungsdaten in Hauptspeicherdatenbanken. KW - spatio-temporal data management KW - trajectory data KW - columnar databases KW - in-memory data management KW - database tuning KW - spaltenorientierte Datenbanken KW - Datenbankoptimierung KW - Hauptspeicher Datenmanagement KW - Datenverwaltung für Daten mit räumlich-zeitlichem Bezug KW - Trajektoriendaten Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-635473 ER - TY - JOUR A1 - Richly, Keven A1 - Schlosser, Rainer A1 - Boissier, Martin T1 - Budget-conscious fine-grained configuration optimization for spatio-temporal applications JF - Proceedings of the VLDB Endowment N2 - Based on the performance requirements of modern spatio-temporal data mining applications, in-memory database systems are often used to store and process the data. To efficiently utilize the scarce DRAM capacities, modern database systems support various tuning possibilities to reduce the memory footprint (e.g., data compression) or increase performance (e.g., additional indexes). However, the selection of cost and performance balancing configurations is challenging due to the vast number of possible setups consisting of mutually dependent individual decisions. In this paper, we introduce a novel approach to jointly optimize the compression, sorting, indexing, and tiering configuration for spatio-temporal workloads. Further, we consider horizontal data partitioning, which enables the independent application of different tuning options on a fine-grained level. We propose different linear programming (LP) models addressing cost dependencies at different levels of accuracy to compute optimized tuning configurations for a given workload and memory budgets. To yield maintainable and robust configurations, we extend our LP-based approach to incorporate reconfiguration costs as well as a worst-case optimization for potential workload scenarios. Further, we demonstrate on a real-world dataset that our models allow to significantly reduce the memory footprint with equal performance or increase the performance with equal memory size compared to existing tuning heuristics. KW - General Earth and Planetary Sciences KW - Water Science and Technology KW - Geography, Planning and Development Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.14778/3565838.3565858 SN - 2150-8097 VL - 15 IS - 13 SP - 4079 EP - 4092 PB - Association for Computing Machinery (ACM) CY - [New York] ER - TY - THES A1 - Lindauer, T. Marius T1 - Algorithm selection, scheduling and configuration of Boolean constraint solvers N2 - Boolean constraint solving technology has made tremendous progress over the last decade, leading to industrial-strength solvers, for example, in the areas of answer set programming (ASP), the constraint satisfaction problem (CSP), propositional satisfiability (SAT) and satisfiability of quantified Boolean formulas (QBF). However, in all these areas, there exist multiple solving strategies that work well on different applications; no strategy dominates all other strategies. Therefore, no individual solver shows robust state-of-the-art performance in all kinds of applications. Additionally, the question arises how to choose a well-performing solving strategy for a given application; this is a challenging question even for solver and domain experts. One way to address this issue is the use of portfolio solvers, that is, a set of different solvers or solver configurations. We present three new automatic portfolio methods: (i) automatic construction of parallel portfolio solvers (ACPP) via algorithm configuration,(ii) solving the $NP$-hard problem of finding effective algorithm schedules with Answer Set Programming (aspeed), and (iii) a flexible algorithm selection framework (claspfolio2) allowing for fair comparison of different selection approaches. All three methods show improved performance and robustness in comparison to individual solvers on heterogeneous instance sets from many different applications. Since parallel solvers are important to effectively solve hard problems on parallel computation systems (e.g., multi-core processors), we extend all three approaches to be effectively applicable in parallel settings. We conducted extensive experimental studies different instance sets from ASP, CSP, MAXSAT, Operation Research (OR), SAT and QBF that indicate an improvement in the state-of-the-art solving heterogeneous instance sets. Last but not least, from our experimental studies, we deduce practical advice regarding the question when to apply which of our methods. N2 - Bool'sche Solver Technologie machte enormen Fortschritt im letzten Jahrzehnt, was beispielsweise zu industrie-relevanten Solvern auf der Basis von Antwortmengenprogrammierung (ASP), dem Constraint Satisfcation Problem (CSP), dem Erfüllbarkeitsproblem für aussagenlogische Formeln (SAT) und dem Erfüllbarkeitsproblem für quantifizierte boolesche Formeln (QBF) führte. Allerdings gibt es in all diesen Bereichen verschiedene Lösungsstrategien, welche bei verschiedenen Anwendungen unterschiedlich effizient sind. Dabei gibt es keine einzelne Strategie, die alle anderen Strategien dominiert. Das führt dazu, dass es keinen robusten Solver für das Lösen von allen möglichen Anwendungsprobleme gibt. Die Wahl der richtigen Strategie für eine neue Anwendung ist eine herausforderne Problemstellung selbst für Solver- und Anwendungsexperten. Eine Möglichkeit, um Solver robuster zu machen, sind Portfolio-Ansätze. Wir stellen drei automatisch einsetzbare Portfolio-Ansätze vor: (i) automatische Konstruktion von parallelen Portfolio-Solvern (ACPP) mit Algorithmen-Konfiguration, (ii) das Lösen des $NP$-harten Problems zur Algorithmen-Ablaufplanung (aspeed) mit ASP, und (iii) ein flexibles Algorithmen-Selektionsframework (claspfolio2), was viele Techniken von Algorithmen-Selektion parametrisiert implementiert und eine faire Vergleichbarkeit zwischen Ihnen erlaubt. Alle drei Methoden verbessern die Robustheit des Solvingprozesses für heterogenen Instanzmengen bestehend aus unterschiedlichsten Anwendungsproblemen. Parallele Solver sind zunehmend der Schlüssel zum effektiven Lösen auf multi-core Maschinen. Daher haben wir all unsere Ansätze auch für den Einsatz auf parallelen Architekturen erweitert. Umfangreiche Experimente auf ASP, CSP, MAXSAT, Operation Research (OR), SAT und QBF zeigen, dass der Stand der Technik durch verbesserte Performanz auf heterogenen Instanzmengen verbessert wurde. Auf Grundlage dieser Experimente leiten wir auch Ratschläge ab, in welchen Anwendungsszenarien welches unserer Verfahren angewendet werden sollte. T2 - Algorithmen-Selektion, -Ablaufplanung und -Konfiguration von Bool'schen Constraint Solvern KW - algorithm configuration KW - algorithm scheduling KW - algorithm selection KW - parallel solving KW - Boolean constraint solver KW - Algorithmenselektion KW - Algorithmenablaufplanung KW - Algorithmenkonfiguration KW - paralleles Lösen Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-71260 ER - TY - JOUR A1 - Fandiño, Jorge A1 - Laferriere, Francois A1 - Romero, Javier A1 - Schaub, Torsten A1 - Son, Tran Cao T1 - Planning with incomplete information in quantified answer set programming JF - Theory and practice of logic programming N2 - We present a general approach to planning with incomplete information in Answer Set Programming (ASP). More precisely, we consider the problems of conformant and conditional planning with sensing actions and assumptions. We represent planning problems using a simple formalism where logic programs describe the transition function between states, the initial states and the goal states. For solving planning problems, we use Quantified Answer Set Programming (QASP), an extension of ASP with existential and universal quantifiers over atoms that is analogous to Quantified Boolean Formulas (QBFs). We define the language of quantified logic programs and use it to represent the solutions different variants of conformant and conditional planning. On the practical side, we present a translation-based QASP solver that converts quantified logic programs into QBFs and then executes a QBF solver, and we evaluate experimentally the approach on conformant and conditional planning benchmarks. KW - answer set programming KW - planning KW - quantified logics Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1017/S1471068421000259 SN - 1471-0684 SN - 1475-3081 VL - 21 IS - 5 SP - 663 EP - 679 PB - Cambridge University Press CY - Cambridge ER - TY - GEN A1 - Dworschak, Steve A1 - Grell, Susanne A1 - Nikiforova, Victoria J. A1 - Schaub, Torsten A1 - Selbig, Joachim T1 - Modeling biological networks by action languages via answer set programming T2 - Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch Naturwissenschaftliche Reihe N2 - We describe an approach to modeling biological networks by action languages via answer set programming. To this end, we propose an action language for modeling biological networks, building on previous work by Baral et al. We introduce its syntax and semantics along with a translation into answer set programming, an efficient Boolean Constraint Programming Paradigm. Finally, we describe one of its applications, namely, the sulfur starvation response-pathway of the model plant Arabidopsis thaliana and sketch the functionality of our system and its usage. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 843 KW - biological network model KW - action language KW - answer set programming Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-429846 SN - 1866-8372 IS - 843 ER - TY - GEN A1 - Gebser, Martin A1 - Schaub, Torsten A1 - Thiele, Sven A1 - Veber, Philippe T1 - Detecting inconsistencies in large biological networks with answer set programming T2 - Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - We introduce an approach to detecting inconsistencies in large biological networks by using answer set programming. To this end, we build upon a recently proposed notion of consistency between biochemical/genetic reactions and high-throughput profiles of cell activity. We then present an approach based on answer set programming to check the consistency of large-scale data sets. Moreover, we extend this methodology to provide explanations for inconsistencies by determining minimal representations of conflicts. In practice, this can be used to identify unreliable data or to indicate missing reactions. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 561 KW - answer set programming KW - bioinformatics KW - consistency KW - diagnosis Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-412467 SN - 1866-8372 IS - 561 ER -