Short overview of the CLPS system

Legeard, Bruno; Legros, Emmanuel

doi:10.1007/3-540-54444-5_123

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“…All these languages converge on one aspect: representing a set variable by a set constructor so as to nest objects in a natural manner. This constructor is specified either by an extensional representation {Xl ..... xn } (Beeri et al, 1991;Kuper, 1990) or by an iterative one {x} U E where E can be unified with a set of terms containing possibly set variables (concept of sets of finite depth in Dovier et al (1991), Legeard and Legros (1991), and Stolzenburg (1996). The equality relation over constructed sets is a particular case of Associative, Commutative and Idempotent (ACI) relation (Livesey and Siekmann, 1976).…”

Section: Set Data Structures In Logic-based Programming Languagesmentioning

confidence: 99%

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Interval propagation to reason about sets: Definition and implementation of a practical language

Gervet

1997

Constraints

123

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Local consistency techniques have been introduced in logic programming in order to extend the application domain of logic programming languages. The existing languages based on these techniques consider arithmetic constraints applied to variables ranging over finite integer domains. This makes difficult a natural and concise modelling as well as an efficient solving of a class of A/P-complete combinatorial search problems dealing with sets. To overcome these problems, we propose a solution which consists in extending the notion of integer domains to that of set domains (sets of sets). We specify a set domain by an interval whose lower and upper bounds are known sets, ordered by set inclusion. We define the formal and practical framework of a new constraint logic programming language over set domains, called Conjunto. Conjunto comprises the usual set operation symbols (U, N, \), and the set inclusion relation (___). Set expressions built using the operation symbols are interpreted as relations (s U Sl = s2 .... ). In addition, Conjunto provides us with a set of constraints called graduated constraints (e.g. the set cardinality) which map sets onto arithmetic terms. This allows us to handle optimization problems by applying a cost function to the quantifiable, i.e., arithmetic, terms which are associated to set terms. The constraint solving in Conjunto is based on local consistency techniques using interval reasoning which are extended to handle set constraints. The main contribution of this paper concerns the formal definition of the language and its design and implementation as a practical language.

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Section: Set Data Structures In Logic-based Programming Languagesmentioning

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“…CLPS (Legeard and Legros, 1991;Legeard and Legros, 1992) aims at prototyping combinatorial problems using sets, multisets and sequences. It proposes a couple of interesting methods to handle extensional sets {xl ..... xn} of finite depth (e.g.…”

Section: Set Data Structures In Constraint Logic Programming Languagesmentioning

confidence: 99%

Interval propagation to reason about sets: Definition and implementation of a practical language

Gervet

1997

Constraints

123

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“…In particular, some have been described as instances of the general CLP(X ) framework [Jaffar et al 1998], like {log} [Dovier et al 1996;Dovier and Rossi 1993], CLPS [Legeard and Legros 1991], or Conjunto [Gervet 1997]. …”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Dealing with incomplete knowledge on CLP( FD ) variable domains

Gavanelli

Lamma

Mello

et al. 2005

ACM Trans. Program. Lang. Syst.

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Constraint Logic Programming languages on Finite Domains, CLP(FD), provide a declarative framework for Artificial Intelligence problems. However, in many real life cases, domains are not known and must be acquired or computed. In systems that interact with the outer world, domain elements synthesise information on the environment, they are not all known at the beginning of the computation, and must be retrieved through an expensive acquisition process.\ud \ud In this paper, we extend the CLP(FD) language by combining it with a new sort (called Incrementally specified Sets, ISet). In the resulting language, CLP(FD + ISet), FD variables can be defined on partially or fully unknown domains (ISet). Domains can be linked each other through relations, and constraints can be imposed on them. We describe a propagation algorithm (called Known Arc Consistency, KAC) based on known domain elements, and theoretically compare it with arc-consistency.\ud \ud The language can be implemented on top of different CLP systems, thus letting the user exploit different possible semantics for domains (e.g., lists, sets or streams). We state the specifications that the employed system should provide, and we show that two different CLP systems (Conjunto and {log}) can be effectively used.\ud \ud We provide motivating examples and describe promising applications

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“…Posteriormente, CLPS [125] fue otro intento, basado en la noción de conjuntos de profundidad finita sobre los términos de Herbrand (e.g., el conjunto {1, 2, 3, 4} tiene profundidad 1, el conjunto {{1, 2}, 3, 4} profundidad 2, el conjunto {{{1, 2}}, 3, 4} profundidad 3, etc.). La satisfacción de restricciones consiste en el chequeo de la consistencia de las variables de dominio restringidas en el dominio de estos conjuntos.…”

Section: Conjuntosunclassified

Declarative Constraint Programming

Fernández¹

2006

Int. Artif.

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ResumenRecientemente, esta revista ha publicado una excelente monografía, [65], dedicada a los problemas de satisfacción con restricciones. La monografía cubre muchos de los aspectos relacionados con estos problemas pero obvia unárea tradicionalmente muy importante en la comunidad de las restricciones como es la integración de restricciones en los lenguajes de programación declarativos (especialmente los lógicos).Este artículo describe el estado-del-arte de la programación declarativa con restricciones (PDC) con especiaĺ enfasis en la integración de restricciones en los lenguajes de programación lógicos. El artículo está dirigido tanto a personas con conocimientos de PDC como a aquellos interesados en conocerla, y cubre sus orígenes históricos, los fundamentos teóricos y las instancias más populares dependientes del dominio de computación.Palabras clave: Satisfacción de Restricciones, Programación Lógica, Programación Funcional, Resolutor. IntroducciónRecientemente, esta revista ha publicado una estupenda monografía [65] enfocada sobre los problemas de satisfacción con restricciones (CSP, Constraint Satisfaction Problem) y en la cual se abordan las técnicas clásicas empleadas para su resolución y, más particularmente, otras técnicas usadas sobreáreas específicas de aplicación (tales como la diagnosis, las bases de datos o la recuperación de información). La monografía cubre muchos de los aspectos relacionados con los CSPs pero obvia unárea muy importante como es la integración de restricciones en los lenguajes declarativos (especialmente los lógicos). En realidad, la programación lógica con restricciones (CLP, Constraint Logic Programming) [110,179] es uno de los campos de investigación más activos en la comunidad de las restricciones puesto que está directamente relacionado con el modelado (a alto nivel) de soluciones a los problemas de satisfacción con restricciones; más aún, como ya fue apuntado en [54][capítulo 15], uno no puede (ni debe) asumir que todas las restricciones estarán disponibles al comienzo del proceso de búsqueda de las soluciones y el usuario podría querer construir el CSP a resolver de forma incremental y "representar las restricciones a través de fórmu-las pertenecientes a un cierto lenguaje de programación en vez de representaréstas mediante conjuntos de tuplas de valores". Este aspecto no fue considerado en [65], yésa es precisamente la razón que ha generado este artículo.Este artículo describe el estado-del-arte de la programación declarativa con restricciones, con especialénfasis en la programación lógica con restricciones ya que la naturaleza relacional de las restricciones hace que los lenguajes que guardan algún componente lógico sean más adecuados para la integración de las mismas.

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Short overview of the CLPS system

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Interval propagation to reason about sets: Definition and implementation of a practical language

Interval propagation to reason about sets: Definition and implementation of a practical language

Dealing with incomplete knowledge on CLP( FD ) variable domains

Declarative Constraint Programming

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