MPMMine: Una Suite di Benchmark per l'Acquisizione di Vincoli e la Validazione di Modelli di Programmazione Matematica

Una nuova suite di benchmark denominata MPMMine è stata lanciata per colmare la lacuna nei benchmark efficaci per l'Acquisizione di Vincoli (CA) e il campo correlato della validazione e miglioramento di modelli di Programmazione Matematica (MP) utilizzando artefatti di conoscenza di dominio. I benchmark attuali, creati principalmente per valutare i solver, sono scarsamente organizzati, affrontano i singoli problemi in modo incoerente e mancano degli artefatti di conoscenza di dominio necessari per i metodi CA, ostacolando la riproducibilità e la comparabilità tra studi. MPMMine valuta algoritmi che scoprono, validano e migliorano modelli MP con vari artefatti di conoscenza di dominio, aderendo ai principi di coerenza, standardizzazione, completezza, estensibilità, apertura e controllo di versione. Utilizza una struttura coerente e formati aperti come MiniZinc, CommonMark e JSON, offrendo più modelli per ogni problema. La suite intende promuovere lo sviluppo di metodi CA attraverso una valutazione e un confronto approfonditi tra le ricerche.