An Analysis of Arithmetic Constraints on Integer Intervals

Arithmetic constraints on integer intervals are supported in many constraint programming systems. We study here a number of approaches to implement constraint propagation for these constraints. To describe them we introduce integer interval arithmetic. Each approach is explained using appropriate proof rules that reduce the variable domains. We compare these approaches using a set of benchmarks. For the most promising approach we provide results that characterize the effect of constraint propagation. This is a full version of our earlier paper, cs.PL/0403016.Comment: 44 pages, to appear in 'Constraints' journa

Adapting Real Quantifier Elimination Methods for Conflict Set Computation

The satisfiability problem in real closed fields is decidable. In the context of satisfiability modulo theories, the problem restricted to conjunctive sets of literals, that is, sets of polynomial constraints, is of particular importance. One of the central problems is the computation of good explanations of the unsatisfiability of such sets, i.e.\ obtaining a small subset of the input constraints whose conjunction is already unsatisfiable. We adapt two commonly used real quantifier elimination methods, cylindrical algebraic decomposition and virtual substitution, to provide such conflict sets and demonstrate the performance of our method in practice

EliXR-TIME: A Temporal Knowledge Representation for Clinical Research Eligibility Criteria.

Effective clinical text processing requires accurate extraction and representation of temporal expressions. Multiple temporal information extraction models were developed but a similar need for extracting temporal expressions in eligibility criteria (e.g., for eligibility determination) remains. We identified the temporal knowledge representation requirements of eligibility criteria by reviewing 100 temporal criteria. We developed EliXR-TIME, a frame-based representation designed to support semantic annotation for temporal expressions in eligibility criteria by reusing applicable classes from well-known clinical temporal knowledge representations. We used EliXR-TIME to analyze a training set of 50 new temporal eligibility criteria. We evaluated EliXR-TIME using an additional random sample of 20 eligibility criteria with temporal expressions that have no overlap with the training data, yielding 92.7% (76 / 82) inter-coder agreement on sentence chunking and 72% (72 / 100) agreement on semantic annotation. We conclude that this knowledge representation can facilitate semantic annotation of the temporal expressions in eligibility criteria

Enhanced genetic algorithm-based fuzzy multiobjective strategy to multiproduct batch plant design

This paper addresses the problem of the optimal design of batch plants with imprecise demands in product amounts. The design of such plants necessary involves how equipment may be utilized, which means that plant scheduling and production must constitute a basic part of the design problem. Rather than resorting to a traditional probabilistic approach for modeling the imprecision on product demands, this work proposes an alternative treatment by using fuzzy concepts. The design problem is tackled by introducing a new approach based on a multiobjective genetic algorithm, combined wit the fuzzy set theory for computing the objectives as fuzzy quantities. The problem takes into account simultaneous maximization of the fuzzy net present value and of two other performance criteria, i.e. the production delay/advance and a flexibility index. The delay/advance objective is computed by comparing the fuzzy production time for the products to a given fuzzy time horizon, and the flexibility index represents the additional fuzzy production that the plant would be able to produce. The multiobjective optimization provides the Pareto's front which is a set of scenarios that are helpful for guiding the decision's maker in its final choices. About the solution procedure, a genetic algorithm was implemented since it is particularly well-suited to take into account the arithmetic of fuzzy numbers. Furthermore because a genetic algorithm is working on populations of potential solutions, this type of procedure is well adapted for multiobjective optimization

The skills and methods of calendrical savants

Calendrical savants are people with considerable intellectual difficulties that have the unusual ability to name the weekdays for dates in the past and sometimes the future. Three criteria are proposed to distinguish savants whose skill depends on memorization from those who calculate: range of years, consistent deviation from the Gregorian calendar, and variation in latency with remoteness from the present. A study of 10 calendrical savants showed 5 met one or both of the criteria concerning range and deviation and 9 met the third criterion. The second study assessed their arithmetical abilities using tests of mental and written arithmetic. This broadly validated the attribution of calculation as the basis for some savants? skills. The results are discussed in relation to views that calendrical savants imply the existence of a modular mathematical intelligence or unconscious integer arithmetic

Using slacks-based model to solve inverse DEA with integer intervals for input estimation

This paper deals with an inverse data envelopment analysis (DEA) based on the non-radial slacks-based model in the presence of uncertainty employing both integer and continuous interval data. To this matter, suitable technology and formulation for the DEA are proposed using arithmetic and partial orders for interval numbers. The inverse DEA is discussed from the following question: if the output of DMUo increases from Y-o to /beta(o), such the new DMU is given by (alpha(o)& lowast;, /3) belongs to the technology, and its inefficiency score is not less than t-percent, how much should the inputs of the DMU increase? A new model of inverse DEA is offered to respond to the previous question, whose interval Pareto solutions are characterized using the Pareto solution of a related multiple-objective nonlinear programming (MONLP). Necessary and sufficient conditions for input estimation are proposed when output is increased. A functional example is presented on data to illustrate the new model and methodology, with continuous and integer interval variables

A generic, collaborative framework for internal constraint solving

Esta tesis propone un esquema genérico y cooperativo para CLP(Interval(X)) donde X es cualquier dominio de computación con estructura de retículo. El esquema, que está basado en la teoría de retículos, es un enfoque general para la satisfacción y op-timización de restricciones de intervalo así como para la cooperación de resolutores de intervalo definidos sobre dominios de computación con estructura de retículos, independientemente de la cardinalidad de estos. Nuestra propuesta asegura un enfoque transparente sobre el cual las restricciones, los dominios de computación y los mecanismos de propagación y cooperación, definidos entre las variables restringidas, pueden ser fácilmente especificados a nivel del usuario. La parte principal de la tesis presenta una especificación formal de este esquema.Los principales resultados conseguidos en esta tesis son los siguientes:Una comparativa global de la eficiencia y algunos aspectos de la expresividad de ocho sistemas de restricciones. Esta comparativa, realizada sobre el dominio finito y el dominio Booleano, muestra diferencias principales entre los sistemas de restricciones existentes.Para formalizar el marco de satisfacción de restricciones para CLP(Interval(X))hemos descrito el proceso global de resolución de restricciones de intervalo sobre cualquier retículo, separando claramente los procesos de propagación y división (ramificación) de intervalos. Una de las ventajas de nuestra propuesta es que la monótona de las restricciones esta implícitamente definida en la teoría. Además, declaramos un conjunto de propiedades interesantes que, bajo ciertas condiciones, son satisfechas por cualquier instancia del esquema genérico. Mas aún, mostramos que muchos sistemas de restricciones actualmente existentes satisfacen estas condiciones y, además, proporcionamos indicaciones sobre como extender el sistema mediante la especificación de otras instancias interesantes y novedosas. Nuestro esquema para CLP(Interval(X)) permite la cooperación de resolutores de manera que la información puede ⁰uir entre diferentes dominios de computación.Además, es posible combinar distintas instancias del esquema: por ejemplo, instancias bien conocidas tales como CLP(Interval(<)), CLP(Interval(Integer)),CLP(Interval(Set)), CLP(Interval(Bool)), y otras novedosas que son el resultado de la generación de nuevos dominios de computación definidos por el usuario, o incluso que surgen de la combinación de dominios ya existentes como puede ser CLP(Interval(X1 £ : : : £ Xn)). Por lo tanto, X puede ser instanciado a cualquier conjunto de dominios de computación con estructura de retículo de forma que su correspondiente instancia CLP(Interval(X)) permite una amplia flexibilidad en la definición de dominios en X (probablemente definidos por el usuario) y en la interaccion entre estos dominios.Mediante la implementacion de un prototipo, demostramos que un unico sistema,que este basado en nuestro esquema para CLP(Interval(X)), puede proporcionarsoporte para la satisfaccion y la optimizacion de restricciones as como para la cooperacion de resolutores sobre un conjunto conteniendo multiples dominios decomputacion. Ademas, el sistema sigue un novedoso enfoque transparente sujeto a una doble perspectiva ya que el usuario puede definir no solo nuevas restricciones y su mecanismo de propagacion, sino tambien nuevos dominios sobre los cuales nuevas restricciones pueden ser resueltas as como el mecanismo de cooperacion entre todos los dominios de computación (ya sean definidos por el usuario o predefinidos por el sistema).En nuestra opinión, esta tesis apunta nuevas y potenciales direcciones de investigación dentro de la comunidad de las restricciones de intervalo.Para alcanzar los resultados expuestos, hemos seguido los siguientes pasos (1) la elección de un enfoque adecuado sobre el cual construir los fundamentos teóricos de nuestro esquema genérico; (2) la construcción de un marco teórico genérico (que llamaremos el marco básico) para la propagación de restricciones de intervalo sobre cualquier retículo; (3) la integración, en el marco básico, de una técnica novedosa que facilita la cooperación de resolutores y que surge de la definición, sobre múltiples dominios, de operadores de restricciones y (4) la extensión del marco resultante para la resolución y optimización completa de las restricciones de intervalo.Finalmente presentamos clp(L), un lenguaje de programación lógica de restricciones de intervalo que posibilita la resolución de restricciones sobre cualquier conjunto de retículos y que esta implementado a partir de las ideas formalizadas en el marco teórico. Describimos una primera implementación de este lenguaje y desarrollamos algunos ejemplos de como usarla. Este prototipo demuestra que nuestro esquema para CLP(Interval(X)) puede ser implementado en un sistema único que, como consecuencia, proporciona, bajo un enfoque transparente sobre dominios y restricciones, cooperación de resolutores así como satisfacción y optimización completa de restricciones sobre diferentes dominios de computación

Analysis of Random Number Generators Using Monte Carlo Simulation

Revisions are almost entirely in the introduction and conclusion. Results are unchanged, however the comments and recommendations on different generators were changed, and more references were added.Comment: Email: [email protected] 16 pages, Latex with 1 postscript figure. NPAC technical report SCCS-52