We deal with a challenging scheduling problem on parallel machines with sequence-dependent setup times and release dates from a real-world application of semiconductor work-shop production. There, jobs can only be processed by dedicated machines, thus few machines can determine the makespan almost regardless of how jobs are scheduled on the remaining ones. This causes problems when machines fail and jobs need to be rescheduled. Instead of optimising only the makespan, we put the individual machine spans in non-ascending order and lexicographically minimise the resulting tuples. This achieves that all machines complete as early as possible and increases the robustness of the schedule. We study the application of Answer-Set Programming (ASP) to solve this problem. While ASP eases modelling, the combination of timing constraints and the considered objective function challenges current solving technology. The former issue is addressed by using an extension of ASP by difference logic. For the latter, we devise different algorithms that use multi-shot solving. To tackle industrial-sized instances, we study different approximations and heuristics. Our experimental results show that ASP is indeed a promising KRR paradigm for this problem and is competitive with state-of-the-art CP and MIP solvers. Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP).

In this paper we deal with a complex real world scheduling problem closely related to the well-known Resource-Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP). The problem concerns industrial test laboratories in which a large number of tests has to be performed by qualified personnel using specialised equipment, while respecting deadlines and other constraints. We present different constraint programming models and search strategies for this problem. Furthermore, we propose a Very Large Neighborhood Search approach based on our CP methods. Our models are evaluated using CP solvers and a MIP solver both on real-world test laboratory data and on a set of generated instances of different sizes based on the real-world data. Further, we compare the exact approaches with VLNS and a Simulated Annealing heuristic. We could find feasible solutions for all instances and several optimal solutions and we show that using VLNS we can improve upon the results of the other approaches.

域特异性启发式方法是有效解决组合问题的必不可少的技术。当前将特定于域的启发式方法与答案集编程（ASP）集成的方法在处理基于部分分配的非单调指定的启发式方法时，这是不令人满意的。例如，在挑选尚未放入垃圾箱中的物品时，这种启发式方法经常发生。因此，我们介绍了ASP中域特异性启发式方法声明性规范的新颖语法和语义。我们的方法支持启发式陈述，依赖于解决过程中所维持的部分任务，这是不可能的。我们在Alpha中提供了一种实现，该实现使Alpha成为第一个支持声明指定的域特定启发式方法的懒惰的ASP系统。使用两个实际的示例域来证明我们的提议的好处。此外，我们使用我们的方法用A*实施知情}，该搜索首次在ASP中解决。 A*应用于两个进一步的搜索问题。实验证实，结合懒惰的ASP解决方案和我们的新型启发式方法对于解决工业大小的问题至关重要。

回答集编程（ASP）已成为一种流行的和相当复杂的声明问题解决方法。这是由于其具有吸引力的地址解决方案的工作流程，这是可以轻松解决问题解决的方法，即使对于计算机科学外的守护者而言。与此不同，底层技术的高度复杂性使得ASP专家越来越难以将想法付诸实践。有关解决此问题，本教程旨在使用户能够构建自己的基于ASP的系统。更确切地说，我们展示了ASP系统Clingo如何用于扩展ASP和实现定制的专用系统。为此，我们提出了两个替代方案。我们从传统的AI技术开始，并展示元编程如何用于扩展ASP。这是一种相当轻的方法，依赖于Clingo的reation特征来使用ASP本身表达新功能。与此不同，本教程的主要部分使用传统的编程（在Python中）来通过其应用程序编程接口操纵Clingo。这种方法允许改变和控制ASP的整个模型 - 地面解决工作流程。 COMENT of Clingo的新应用程序课程使我们能够通过自定义类似于Clingo中的进程来绘制Clingo的基础架构。例如，我们可能会互动到程序的抽象语法树，控制各种形式的多射击求解，并为外国推论设置理论传播者。另一种横截面结构，跨越元以及应用程序编程是Clingo的中间格式，即指定底层接地器和求解器之间的界面。我们通过示例和几个非琐碎的案例研究说明了本教程的前述概念和技术。

我们在答案集编程（ASP）中，提供了全面的可变实例化或接地的理论基础。在ASP的建模语言的语义上构建，我们在（固定点）运营商方面介绍了接地算法的正式表征。专用良好的运营商扮演了一个主要作用，其相关模型提供了划定接地结果以及随机简化的语义指导。我们地址呈现出一种竞技级逻辑程序，该程序包含递归聚合，从而达到现有ASP建模语言的范围。这伴随着一个普通算法框架，详细说明递归聚集体的接地。给定的算法基本上对应于ASP接地器Gringo中使用的算法。

通过边界估计可以显着简化求解约束优化问题（COP），即提供成本函数的紧密边界。通过使用由已知边界的数据组成的数据以及COMPS提取的特征来馈送监督机器学习（ML）模型，可以训练模型以估计新COP实例的边界。在本文中，我们首先概述了来自问题实例的约束编程（CP）的ML的现有知识体系。其次，我们介绍了应用于支持CP解算器的工具的边界估计框架。在该框架内，讨论并评估了不同的ML模型，并评估其对边界估计的适用性，并避免避免求解器找到最佳解决方案的不可行估计的对策。第三，我们在七个警察中提出了一种实验研究，与不同的CP溶剂。我们的结果表明，可以仅限于这些警察的近似最佳边界。这些估计的边界将客观域大小减少60-88％，可以帮助求解器在搜索期间提前找到近乎最佳解决方案。

归纳逻辑编程（ILP）是一种机器学习的形式。ILP的目标是诱导推广培训示例的假设（一组逻辑规则）。随着ILP转30，我们提供了对该领域的新介绍。我们介绍了必要的逻辑符号和主要学习环境;描述ILP系统的构建块;比较几个维度的几个系统;描述四个系统（Aleph，Tilde，Aspal和Metagol）;突出关键应用领域;最后，总结了未来研究的当前限制和方向。

公司的一个普遍问题是，产品订单的量有时可能超过生产能力。我们正式介绍了两个新的问题，该问题处理了一个问题，该问题要丢弃或推迟以实现某些（及时性）目标，并尝试通过基于模型的诊断来接触它们。在彻底的分析中，我们确定了诊断问题引入的问题的许多相似之处，但也揭示了关键的特质和概述处理或利用它们的方法。最后，对工业规模的问题实例的概念验证评估来自众所周知的调度基准套件，这表明，基于开箱即用的模型诊断工具可以很好地攻击两个形式化问题之一。

该文档代表2022 XCSP3竞赛的程序。这场约束求解者的竞争结果在2022年7月31日至2022年8月7日在以色列海法举行的2022年奥运会（Federated Logic Conference）展出。

复杂的推理问题是使用逻辑规则最清楚，很容易指定的，但是需要具有汇总的递归规则，例如计数和总和用于实际应用。不幸的是，此类规则的含义是一个重大挑战，导致许多不同的语义分歧。本文介绍了与汇总的递归规则的统一语义，扩展了统一的基础语义和约束语义，以否定为递归规则。关键思想是支持对不同语义基础的不同假设的简单表达，并正交使用其简单的含义来解释聚合操作。我们介绍了语义的形式定义，证明了语义的重要特性，并与先前的语义相比。特别是，我们提出了对聚集的有效推断，该推论为我们从文献中研究的所有示例提供了精确的答案。我们还将语义应用于各种挑战的示例，并表明我们的语义很简单，并且在所有情况下都与所需的结果相匹配。最后，我们描述了最具挑战性的示例实验，当他们可以计算正确的答案时，表现出与知名系统相比出现的出色性能。

在科学和工程领域中，搜索优化问题是很多。长期以来，人工智能为搜索算法和旨在解决和建模搜索优化问题的宣言编程语言的发展做出了贡献。自动推理和知识表示是AI的子场，这些子场尤其归属这些发展。许多流行的自动推理范式为用户提供支持优化语句的语言。召回整数线性编程，MAXSAT，优化满意度模型理论和（约束）答案集编程。这些范式在其语言上以它们在计算解决方案上表达质量条件的方式差异很大。在这里，我们提出了一个所谓的扩展权重系统的统一框架，以消除范式之间的句法区别。它们使我们能够看到不同自动推理语言提供的优化语句之间的基本相似性和差异。我们还研究了提议的系统的形式属性，这些系统立即转化为可以在我们的框架内捕获的范式的形式属性。在逻辑编程（TPLP）的理论和实践中考虑的考虑因素。

\ textit {约束路径发现}的经典问题是一个经过充分研究但充满挑战的主题，在各个领域，例如沟通和运输等各个领域的应用。权重限制了最短路径问题（WCSPP），作为仅具有一个侧面约束的约束路径查找的基本形式，旨在计划成本最佳路径，其权重/资源使用受到限制。鉴于问题的双标准性质（即处理路径的成本和权重），解决WCSPP的方法具有一些带有双目标搜索的共同属性。本文在约束路径查找和双目标搜索中利用了最新的基于A*的最新技术，并为WCSPP提供了两种精确的解决方案方法，两者都可以在非常大的图表上解决硬性问题实例。我们从经验上评估了算法在新的大型和现实的问题实例上的性能，并在时空指标中显示出它们比最新算法的优势。本文还调查了优先级队列在被a*的约束搜索中的重要性。我们通过对逼真的和随机图进行了广泛的实验来展示，基于桶的队列没有打破打盘的方式可以有效地改善详尽的双标准搜索的算法性能。

我们提出了一种使用绑架过程，在给定的答案集编程（ASP）规则集（ASP）规则集方面生成可能的查询证明，该过程仅根据输入规则自动构建了陈腐的空间。给定一组（可能是空的）用户提供的事实，我们的方法会渗透到需要查询的任何其他事实，然后输出这些额外的事实，而无需用户需要明确指定所有占有无误的空间。我们还提出了一种方法，以生成与查询的理由图相对应的一组定向边缘。此外，通过不同形式的隐式术语替换，我们的方法可以考虑用户提供的事实并适当修改绑架解决方案。过去的绑架工作主要基于目标定向方法。但是，这些方法可能导致并非真正声明的求解器。关于实现绑架的绑架者，例如Clingo ASP求解器，做出的工作要少得多。我们描述了可以直接在Clingo中运行的新型ASP程序，以产生绑架解决方案和定向边缘集，而无需修改基础求解引擎。

In manufacturing, the production is often done on out-of-the-shelf manufacturing lines, whose underlying scheduling heuristics are not known due to the intellectual property. We consider such a setting with a black-box job-shop system and an unknown scheduling heuristic that, for a given permutation of jobs, schedules the jobs for the black-box job-shop with the goal of minimizing the makespan. Here, the jobs need to enter the job-shop in the given order of the permutation, but may take different paths within the job shop, which depends on the black-box heuristic. The performance of the black-box heuristic depends on the order of the jobs, and the natural problem for the manufacturer is to find an optimum ordering of the jobs. Facing a real-world scenario as described above, we engineer the Monte-Carlo tree-search for finding a close-to-optimum ordering of jobs. To cope with a large solutions-space in planning scenarios, a hierarchical Monte-Carlo tree search (H-MCTS) is proposed based on abstraction of jobs. On synthetic and real-life problems, H-MCTS with integrated abstraction significantly outperforms pure heuristic-based techniques as well as other Monte-Carlo search variants. We furthermore show that, by modifying the evaluation metric in H-MCTS, it is possible to achieve other optimization objectives than what the scheduling heuristics are designed for -- e.g., minimizing the total completion time instead of the makespan. Our experimental observations have been also validated in real-life cases, and our H-MCTS approach has been implemented in a production plant's controller.

决策树学习是机器学习中广泛使用的方法，在需要简洁明了的模型的应用中受到青睐。传统上，启发式方法用于快速生产具有相当高准确性的模型。然而，一个普遍的批评是，从精度和大小方面，所产生的树可能不一定是数据的最佳表示。近年来，这激发了最佳分类树算法的发展，这些算法与执行一系列本地最佳决策的启发式方法相比，在全球范围内优化决策树。我们遵循这一工作线，并提供了一种基于动态编程和搜索的最佳分类树的新颖算法。我们的算法支持对树的深度和节点数量的约束。我们方法的成功归因于一系列专门技术，这些技术利用了分类树独有的属性。传统上，最佳分类树的算法受到了高运行时的困扰和有限的可伸缩性，但我们在一项详细的实验研究中表明，我们的方法仅使用最先进的时间所需的时间，并且可以处理数十个数据集的数据集在数千个实例中，提供了几个数量级的改进，并特别有助于实现最佳决策树的实现。

组合优化是运营研究和计算机科学领域的一个公认领域。直到最近，它的方法一直集中在孤立地解决问题实例，而忽略了它们通常源于实践中的相关数据分布。但是，近年来，人们对使用机器学习，尤其是图形神经网络（GNN）的兴趣激增，作为组合任务的关键构件，直接作为求解器或通过增强确切的求解器。GNN的电感偏差有效地编码了组合和关系输入，因为它们对排列和对输入稀疏性的意识的不变性。本文介绍了对这个新兴领域的最新主要进步的概念回顾，旨在优化和机器学习研究人员。

归纳逻辑编程（ILP）的目标是学习解释一组示例的程序。直到最近，大多数关于ILP的研究有针对性的学习药品计划。 ELASP系统改为了解回答设置程序（ASP）。学习这种表达计划大大扩大了ILP的适用性;例如，启用偏好学习，学习常识知识，包括默认和例外，以及学习非确定性理论。 ILASP的早期版本可以考虑Meta-Level ILP方法，该方法将学习任务作为逻辑程序编码，并将搜索委派给ASP求解器。最近，ILASP已经向一种新的方法转移，这是由冲突驱动的SAT和ASP求解器的启发。该方法的基本思想称为冲突驱动的ILP（CDILP），用于迭代地对假设的搜索进行交互，所述约束的产生，所述约束的产生，其解释了当前假设不包括特定示例的原因。这些覆盖约束允许ilasp不仅仅排除当前假设，而是整整类的假设，不满足覆盖约束。本文正规规范了CDILP方法，并介绍了CDILP的ILASP3和ILASP4系统，该系统被证明比以前的ILASP系统更可扩展，特别是在存在噪声的情况下。逻辑编程理论与实践的考虑（TPLP）。

我们概述了在其知识表示和声明问题解决的应用中的视角下的时间逻辑编程。这些程序是将通常规则与时间模态运算符组合的结果，如线性时间时间逻辑（LTL）。我们专注于最近的非单调形式主义的结果​​称为时间平衡逻辑（电话），该逻辑（电话）为LTL的全语法定义，但是基于平衡逻辑执行模型选择标准，答案集编程的众所周知的逻辑表征（ASP ）。我们获得了稳定模型语义的适当延伸，以进行任意时间公式的一般情况。我们记得电话和单调基础的基本定义，这里的时间逻辑 - 和那里（THT），并研究无限和有限迹线之间的差异。我们还提供其他有用的结果，例如将转换成其他形式主义，如量化的平衡逻辑或二阶LTL，以及用于基于自动机计算的时间稳定模型的一些技术。在第二部分中，我们专注于实际方面，定义称为较近ASP的时间逻辑程序的句法片段，并解释如何在求解器Telingo的构建中被利用。

近年来，在平衡（超级）图分配算法的设计和评估中取得了重大进展。我们调查了过去十年的实用算法的趋势，用于平衡（超级）图形分区以及未来的研究方向。我们的工作是对先前有关该主题的调查的更新。特别是，该调查还通过涵盖了超图形分区和流算法来扩展先前的调查，并额外关注并行算法。

There is significant interest in deploying machine learning algorithms for diagnostic radiology, as modern learning techniques have made it possible to detect abnormalities in medical images within minutes. While machine-assisted diagnoses cannot yet reliably replace human reviews of images by a radiologist, they could inform prioritization rules for determining the order by which to review patient cases so that patients with time-sensitive conditions could benefit from early intervention. We study this scenario by formulating it as a learning-augmented online scheduling problem. We are given information about each arriving patient's urgency level in advance, but these predictions are inevitably error-prone. In this formulation, we face the challenges of decision making under imperfect information, and of responding dynamically to prediction error as we observe better data in real-time. We propose a simple online policy and show that this policy is in fact the best possible in certain stylized settings. We also demonstrate that our policy achieves the two desiderata of online algorithms with predictions: consistency (performance improvement with prediction accuracy) and robustness (protection against the worst case). We complement our theoretical findings with empirical evaluations of the policy under settings that more accurately reflect clinical scenarios in the real world.