Parameterized Complexity Results for General Factors in Bipartite Graphs with an Application to Constraint Programming

The NP-hard general factor problem asks, given a graph and for each vertex a list of integers, whether the graph has a spanning subgraph where each vertex has a degree that belongs to its assigned list. The problem remains NP-hard even if the given graph is bipartite with partition U+V, and each vertex in U is assigned the list {1}; this subproblem appears in the context of constraint programming as the consistency problem for the extended global cardinality constraint. We show that this subproblem is fixed-parameter tractable when parameterized by the size of the second partite set V. More generally, we show that the general factor problem for bipartite graphs, parameterized by |V|, is fixed-parameter tractable as long as all vertices in U are assigned lists of length 1, but becomes W[1]-hard if vertices in U are assigned lists of length at most 2. We establish fixed-parameter tractability by reducing the problem instance to a bounded number of acyclic instances, each of which can be solved in polynomial time by dynamic programming.Comment: Full version of a paper that appeared in preliminary form in the proceedings of IPEC'1

On Quantifier Shifting for Quantified Boolean Formulas

Since most currently available solvers for quantified Boolean formulas (QBFs) process only input formulas in prenex normal form, suitable translations are required for handling arbitrary formulas. In this paper, we propose a normal form translation incorporating a certain anti-prenexing step in order to obtain QBFs possessing quantifier prefixes such that the number of alternating quantifiers is never greater than the number of alternations obtained by using nondeterministic normal form translations based on usual quantifier shifting rules. Furthermore, our algorithm is deterministic. We show that anti-prenexing is beneficial in some cases for QBF-solvers which are able to process arbitrary QBFs, like BDD-based solvers. We illustrate this point by discussing some experimental results in this direction.

Coordinated Pitch Observation for a Humanoid Robot Soccer Team

Abstract—While the quality of matches between the teams in the RoboCup Standard Platform League has increased a lot, there are still certain situations that prevent the game from progressing. One of the most severe ones is when a team loses track of the ball, because it cannot score goals or prevent the opponent team from scoring goals without knowing where the ball is. In this paper a method is presented to quickly find the ball again by searching the least-recently observed parts of the pitch. A consistent model shared by all robots of the team to identify these parts of the field is explained, as well as the procedure to coordinate the observation among the teammates, such that a varying number of robots can participate in the process. I

Dagstuhl-Workshop MBEES:

modellbasierte automobile Steuergeräteentwicklun

ARBEITSBEREICH WISSENSBASIERTE SYSTEME TEAM PROGRAMMING IN GOLOG UNDER PARTIAL OBSERVABILITY

Abstract. We present and explore the agent programming language TEAMGOLOG, which is a novel approach to programming a team of cooperative agents under partial observability. Every agent is associated with a partial control program in Golog, which is completed by the TEAMGOLOG interpreter in an optimal way by assuming a decision-theoretic semantics. The approach is based on the key concepts of a synchronization state and a communication state, which allow the agents to passively resp. actively coordinate their behavior, while keeping their belief states, observations, and activities invisible to the other agents. We show the practical usefulness of the TEAMGOLOG approach in a rescue simulated domain. We describe the algorithms behind the TEAMGOLOG interpreter and provide a prototype implementation. We also show through experimental results that the TEAMGOLOG approach outperforms a standard greedy one in the rescue simulated domain

Mit KI den nachhaltigen Wandel gestalten:Zur strategischen Verknüpfung von Künstlicher Intelligenz und Nachhaltigkeitszielen

Digitalisierung und Nachhaltigkeit gehören zu den wichtigsten Herausforderungen dieses Jahrzehnts: Um unsere Lebensgrundlage zu bewahren, müssen beide Transformationsprozesse – die nachhaltige Entwicklung und der digitale Wandel – in Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft miteinander verknüpft werden. Zielgerichtet und ressourceneffizient eingesetzt, können uns digitale Schlüsseltechnologien wie die Künstliche Intelligenz (KI) wirkungsvoll dabei helfen, den Wandel erfolgreich und zugleich nachhaltig zu gestalten.Die Plattform Lernende Systeme stellt dazu in einer Praxisbroschüre eine Auswahl von Best-Practice-Beispielen vor, die zeigen, wie KI einen konkreten Beitrag zu einem ökologisch, ökonomisch und sozial nachhaltigen Wandel leisten kann. Die Einsatzfelder reichen von KI-basierten Monitoring-Verfahren zum Schutz der Artenvielfalt über die KI-gestützte Landwirtschaft bis hin zur KI-unterstützten Müll-Detektion für nachhaltigere Kreislaufprozesse. Die Broschüre zeigt zudem, welchen Beitrag KI für eine resilientere, nachhaltigere Wirtschaft leisten kann und wie KI-Technologien dafür konzipiert werden müssen. Die Vorstellung integrierter KI- und Nachhaltigkeitsstrategien aus Unternehmen verschiedener Branchen soll Impulse für die praktische Verknüpfung der beiden Handlungsfelder in der Praxis geben. Die Autorinnen und Autoren adressieren hierzu aktuelle Herausforderungen und zentrale Potenziale, so erlaubt KI als multifunktionales Werkzeug die intelligente Verknüpfung verschiedener gesellschaftspolitischer, ökonomischer und ökologischer Zielsetzungen und kann Effizienzgewinne freisetzen. Gleichzeitig müssen Nutzen und Kosten beim KI-Einsatz mit Blick auf Nachhaltigkeitsziele (z.B. Energie- und Ressourcenverbrauch) von Anfang an berücksichtigt werden

Entwurf einer adaptiven Vorsteuerung für mechatronische Systeme basierend auf differentieller Flachheit

Im Rahmen dieser Arbeit werden für einen Linearachsprüfstand modellbasierte Vorsteuerungen vorgestellt, experimentell umgesetzt und mit bestehenden Ansätzen verglichen. Für die modellbasierte Berechnung wird die Methode der differentiellen Flachheit verwendet. Dabei handelt es sich um eine industriell noch nicht weit verbreitete differentialgeometrische Systembetrachtung, die den Entwurf von Vorsteuerungen wesentlich vereinfacht