TOY: A System for Experimenting with Cooperation of Constraint Domains

AbstractThis paper presents, from a user point-of-view, the mechanism of cooperation between constraint domains that is currently part of the system TOY, an implementation of a constraint functional logic programming scheme. This implementation follows a cooperative goal solving calculus based on lazy narrowing. It manages the invocation of solvers for each domain, and projection operations for converting constraints into mate domains via mediatorial constraints. We implemented the cooperation among Herbrand, real arithmetic (R), finite domain (FD) and set (S) domains. We provide two mediatorial constraints: The first one relates the numeric domains FD and R, and the second one relates FD and S

Constraint Functional Logic Programming over Finite Domains.

Abstract In this paper, we present our proposal to Constraint Functional Logic Programming over Finite Domains (CFLP (FD) ) with a lazy functional logic programming language which seamlessly embodies finite domain (FD) constraints. This proposal increases the expressiveness and power of constraint logic programming over finite domains (CLP (FD) ) by combining functional and relational notation, curried expressions, higher-order functions, patterns, partial applications, non-determinism, lazy evaluation, logical variables, types, domain variables, constraint composition, and finite domain constraints. We describe the syntax of the language, its type discipline, and its declarative and operational semantics. We also describe TOY(FD), an implementation for CFLP (FD) , and a comparison of our approach with respect to CLP (FD) from a programming point of view, showing the new features we introduce. And, finally, we show a performance analysis which demonstrates that our implementation is competitive with respect to existing CLP (FD) systems and that clearly outperforms the closer approach to CFLP (FD)

Mejora del aprendizaje de SQL con realimentación semántica

Depto. de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial (ISIA)Fac. de InformáticaFALSEsubmitte

Un esquema de programación lógico-funcional con restricciones: marco teórico y aplicación a la depuración declarativa

En este trabajo consideramos dos tipos de errores susceptibles de ser tratados mediante nuestro método de depuración declarativa. En primer lugar, se consideran aquellas respuestas que han sido obtenidas de manera inesperada para un objetivo determinado (respuestas incorrectas). Para este primer caso, proponemos un cálculo de prueba positivo desarrollado a partir de CRWL(D), mediante el que es posible definir los árboles de cómputo como árboles de derivación lógica. En segundo lugar, se considera como un posible error aquel en el que en el conjunto de todas las respuestas obtenidas para un mismo objetivo falte alguna respuesta esperada (respuestas perdidas). En este segundo caso, proponemos otro cálculo denominado cálculo de prueba negativo, en el cual las derivaciones lógicas formalizan la recolección de respuestas computadas y sirven para definir árboles de cómputo aplicables a la diagnosis de respuestas perdidas. Demostramos la corrección lógica de los métodos de diagnosis propuestos, tanto para respuestas incorrectas como para respuestas perdidas, en relación a los sistemas de resolución de objetivos presentados. Finalmente, proponemos la implementación en el sistema TOY de dos posibles herramientas basadas en los métodos de depuración descritos

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