Automatic Music Composition using Answer Set Programming

Music composition used to be a pen and paper activity. These these days music is often composed with the aid of computer software, even to the point where the computer compose parts of the score autonomously. The composition of most styles of music is governed by rules. We show that by approaching the automation, analysis and verification of composition as a knowledge representation task and formalising these rules in a suitable logical language, powerful and expressive intelligent composition tools can be easily built. This application paper describes the use of answer set programming to construct an automated system, named ANTON, that can compose melodic, harmonic and rhythmic music, diagnose errors in human compositions and serve as a computer-aided composition tool. The combination of harmonic, rhythmic and melodic composition in a single framework makes ANTON unique in the growing area of algorithmic composition. With near real-time composition, ANTON reaches the point where it can not only be used as a component in an interactive composition tool but also has the potential for live performances and concerts or automatically generated background music in a variety of applications. With the use of a fully declarative language and an "off-the-shelf" reasoning engine, ANTON provides the human composer a tool which is significantly simpler, more compact and more versatile than other existing systems. This paper has been accepted for publication in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP).Comment: 31 pages, 10 figures. Extended version of our ICLP2008 paper. Formatted following TPLP guideline

06061 Abstracts Collection -- Theory of Evolutionary Algorithms

From 05.02.06 to 10.02.06, the Dagstuhl Seminar 06061 ``Theory of Evolutionary Algorithms\u27\u27 was held in the International Conference and Research Center (IBFI), Schloss Dagstuhl. During the seminar, several participants presented their current research, and ongoing work and open problems were discussed. Abstracts of the presentations given during the seminar as well as abstracts of seminar results and ideas are put together in this paper. The first section describes the seminar topics and goals in general. Links to extended abstracts or full papers are provided, if available

Supertree-like methods for genome-scale species tree estimation

A critical step in many biological studies is the estimation of evolutionary trees (phylogenies) from genomic data. Of particular interest is the species tree, which illustrates how a set of species evolved from a common ancestor. While species trees were previously estimated from a few regions of the genome (genes), it is now widely recognized that biological processes can cause the evolutionary histories of individual genes to differ from each other and from the species tree. This heterogeneity across the genome is phylogenetic signal that can be leveraged to estimate species evolution with greater accuracy. Hence, species tree estimation is expected to be greatly aided by current large-scale sequencing efforts, including the 5000 Insect Genomes Project, the 10000 Plant Genomes Project, the (~60000) Vertebrate Genomes Project, and the Earth BioGenome Project, which aims to assemble genomes (or at least genome-scale data) for 1.5 million eukaryotic species in the next ten years. To analyze these forthcoming datasets, species tree estimation methods must scale to thousands of species and tens of thousands of genes; however, many of the current leading methods, which are heuristics for NP-hard optimization problems, can be prohibitively expensive on datasets of this size. In this dissertation, we argue that new methods are needed to enable scalable and statistically rigorous species tree estimation pipelines; we then seek to address this challenge through the introduction of three supertree-like methods: NJMerge, TreeMerge, and FastMulRFS. For these methods, we present theoretical results (worst-case running time analyses and proofs of statistical consistency) as well as empirical results on simulated datasets (and a fungal dataset for FastMulRFS). Overall, these methods enable statistically consistent species tree estimation pipelines that achieve comparable accuracy to the dominant optimization-based approaches while dramatically reducing running time

Compositions created with constraint programming

This chapter surveys music constraint programming systems, and how composers have used them. The chapter motivates and explains how users of such systems describe intended musical results with constraints. This approach to algorithmic composition is similar to the way declarative and modular compositional rules have successfully been used in music theory for centuries as a device to describe composition techniques. In a systematic overview, this survey highlights the respective strengths of different approaches and systems from a composer's point of view, complementing other more technical surveys of this field. This text describes the music constraint systems PMC, Score-PMC, PWMC (and its successor Cluster Engine), Strasheela and Orchidée -- most are libraries of the composition systems PWGL or OpenMusic. These systems are shown in action by discussing the composition process of specific works by Jacopo Baboni-Schilingi, Magnus Lindberg, Örjan Sandred, Torsten Anders, Johannes Kretz and Jonathan Harvey

Compositions created with constraint programming

This chapter surveys music constraint programming systems, and how composers have used them. The chapter motivates and explains how users of such systems describe intended musical results with constraints. This approach to algorithmic composition is similar to the way declarative and modular compositional rules have successfully been used in music theory for centuries as a device to describe composition techniques. In a systematic overview, this survey highlights the respective strengths of different approaches and systems from a composer's point of view, complementing other more technical surveys of this field. This text describes the music constraint systems PMC, Score-PMC, PWMC (and its successor Cluster Engine), Strasheela and Orchidée -- most are libraries of the composition systems PWGL or OpenMusic. These systems are shown in action by discussing the composition process of specific works by Jacopo Baboni-Schilingi, Magnus Lindberg, Örjan Sandred, Torsten Anders, Johannes Kretz and Jonathan Harvey

Engineering SAT Applications

Das Erfüllbarkeitsproblem der Aussagenlogik (SAT) ist nicht nur in der theoretischen Informatik ein grundlegendes Problem, da alle NP-vollständigen Probleme auf SAT zurückgeführt werden können. Durch die Entwicklung von sehr effizienten SAT Lösern sind in den vergangenen 15 Jahren auch eine Vielzahl von praktischen Anwendungsmöglichkeiten entwickelt worden. Zu den bekanntesten gehört die Verifikation von Hardware- und Software-Bausteinen. Bei der Berechnung von unerfüllbaren SAT-Problemen sind Entwickler und Anwender oftmals an einer Erklärung für die Unerfüllbarkeit interessiert. Eine Möglichkeit diese zu ermitteln ist die Berechnung von minimal unerfüllbaren Teilformeln. Es sind drei grundlegend verschiedene Strategien zur Berechnung dieser Teilformeln bekannt: mittels Einfügen von Klauseln in ein erfüllbares Teilproblem, durch Entfernen von Kauseln aus einem unerfüllbaren Teilproblem und eine Kombination der beiden erstgenannten Methoden. In der vorliegenden Arbeit entwickeln wir zuerst eine interaktive Variante der Strategie, die auf Entfernen von Klauseln basiert. Sie ermöglicht es den Anwendern interessante Bereiche des Suchraumes manuell zu erschließen und aussagekräftige Erklärung für die Unerfüllbarkeit zu ermitteln. Der theoretische Hintergrund, der für die interaktive Berechnung von minimal unerfüllbaren Teilformeln entwickelt wurde, um dem Benutzer des Prototyps unnötige Schritte in der Berechnung der Teilformeln zu ersparen werden im Anschluss für die automatische Aufzählung von mehreren minimal unerfüllbaren Teilformeln verwendet, um dort die aktuell schnellsten Algorithmen weiter zu verbessern. Die Idee dabei ist mehrere Klauseln zu einem Block zusammenzufassen. Wir zeigen, wie diese Blöcke die Berechnungen von minimal unerfüllbaren Teilformeln positiv beeinflussen können. Durch die Implementierung eines Prototypen, der auf den aktuellen Methoden basiert, konnten wir die Effektivität unserer entwickelten Ideen belegen. Nachdem wir im ersten Teil der Arbeit grundlegende Algorithmen, die bei unerfüllbaren SAT-Problemen angewendet werden, verbessert haben, wenden wir uns im zweiten Teil der Arbeit neuen Anwendungsmöglichkeiten für SAT zu. Zuerst steht dabei ein Problem aus der Bioinformatik im Mittelpunkt. Wir lösen das sogenannte Kompatibilitätproblem für evolutionäre Bäume mittels einer Kodierung als Erfüllbarkeitsproblem und zeigen anschließend, wie wir mithilfe dieser neuen Kodierung ein nah verwandtes Optimierungsproblem lösen können. Den von uns neu entwickelten Ansatz vergleichen wir im Anschluss mit den bisher effektivsten Ansätzen das Optmierungsproblem zu lösen. Wir konnten zeigen, dass wir für den überwiegenden Teil der getesteten Instanzen neue Bestwerte in der Berechnungszeit erreichen. Die zweite neue Anwendung von SAT ist ein Problem aus der Graphentheorie, bzw. dem Graphenzeichen. Durch eine schlichte, intuitive, aber dennoch effektive Formulierung war es uns möglich neue Resultate für das Book Embedding Problem zu ermitteln. Zum einen konnten wir eine nicht triviale untere Schranke von vier für die benötigte Seitenzahl von 1-planaren Graphen ermitteln. Zum anderen konnten wir zeigen, dass es nicht für jeden planaren Graphen möglich ist, eine Einbettung in drei Seiten mittels einer sogenannten Schnyder-Aufteilung in drei verschiedene Bäume zu berechnen