Using Logic Programming for Fault Diagnosis in Digital Circuits

Simonis, Helmut; Dincbas, Mehmet

doi:10.1007/978-3-642-73005-4_15

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“…Problems from circuit design are useful in evaluating general problem solving techniques, since many specialpurpose methods have been developed in this area and different approaches can be compared, using widely available benchmarks. CLP in general, and CHIP in particular, have been applied to a number of problems from digital circuit design, including formal verification [65], diagnosis [63], synthesis [64] as well as simulation of hybrid circuits [31]. The use of CLP for test generation has been discussed before [59,60,62].…”

Section: Test-pattern Generationmentioning

confidence: 99%

Constraint satisfaction using constraint logic programming

Hentenryck

Simonis

Dincbas

1992

Artificial Intelligence

317

312

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Van Hentenryck, P., H. Simonis and M. Dincbas, Constraint satisfaction using constraint logic programming, Artificial Intelligence 58 (1992) 113-159.Constraint logic programming (CLP) is a new class of declarative programming languages whose primitive operations are based on constraints (e.g. constraint solving and constraint entailment). CLP languages naturally combine constraint propagation with nondeterministic choices. As a consequence, they are particularly appropriate for solving a variety of combinatorial search problems, using the global search paradigm, with short development time and efficiency comparable to procedural tools based on the same approach. In this paper, we describe how the CLP language cc(FD), a successor of CHIP using consistency techniques over finite domains, can be used to solve two practical applications: test-pattern generation and car sequencing. For both applications, we present the cc(FD) program, describe how constraint solving is performed, report experimental results, and compare the approach with existing tools.

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Section: Test-pattern Generationmentioning

confidence: 99%

Constraint satisfaction using constraint logic programming

Hentenryck

Simonis

Dincbas

1992

Artificial Intelligence

317

312

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“…Remarkably, before the wide adoption of SAT for verification and testing, early CP works addressed these problems [Simonis and Dincbas 1987;Graf et al 1989]. Recently, there has been a renewal of interest in CP for this area [Delzanno and Podelski 2001;Collavizza and Rueher 2006].…”

Section: Application Areas Of Cpmentioning

confidence: 99%

Propositional Satisfiability and Constraint Programming

2006

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Propositional Satisfiability (SAT) and Constraint Programming (CP) have developed as two relatively independent threads of research cross-fertilizing occasionally. These two approaches to problem solving have a lot in common as evidenced by similar ideas underlying the branch and prune algorithms that are most successful at solving both kinds of problems. They also exhibit differences in the way they are used to state and solve problems since SAT's approach is, in general, a black-box approach, while CP aims at being tunable and programmable. This survey overviews the two areas in a comparative way, emphasizing the similarities and differences between the two and the points where we feel that one technology can benefit from ideas or experience acquired from the other.

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“…Otrasáreas donde CLP ha demostrado su potencia son la diagnosis de fallos en circuitos electrónicos [17,162], redes neuronales [117], aplicaciones industriales [38], visualización de relaciones con datos biológicos [86], manejo de robots …”

Section: Aplicaciones De Clpunclassified

Declarative Constraint Programming

Fernández¹

2006

Int. Artif.

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ResumenRecientemente, esta revista ha publicado una excelente monografía, [65], dedicada a los problemas de satisfacción con restricciones. La monografía cubre muchos de los aspectos relacionados con estos problemas pero obvia unárea tradicionalmente muy importante en la comunidad de las restricciones como es la integración de restricciones en los lenguajes de programación declarativos (especialmente los lógicos).Este artículo describe el estado-del-arte de la programación declarativa con restricciones (PDC) con especiaĺ enfasis en la integración de restricciones en los lenguajes de programación lógicos. El artículo está dirigido tanto a personas con conocimientos de PDC como a aquellos interesados en conocerla, y cubre sus orígenes históricos, los fundamentos teóricos y las instancias más populares dependientes del dominio de computación.Palabras clave: Satisfacción de Restricciones, Programación Lógica, Programación Funcional, Resolutor. IntroducciónRecientemente, esta revista ha publicado una estupenda monografía [65] enfocada sobre los problemas de satisfacción con restricciones (CSP, Constraint Satisfaction Problem) y en la cual se abordan las técnicas clásicas empleadas para su resolución y, más particularmente, otras técnicas usadas sobreáreas específicas de aplicación (tales como la diagnosis, las bases de datos o la recuperación de información). La monografía cubre muchos de los aspectos relacionados con los CSPs pero obvia unárea muy importante como es la integración de restricciones en los lenguajes declarativos (especialmente los lógicos). En realidad, la programación lógica con restricciones (CLP, Constraint Logic Programming) [110,179] es uno de los campos de investigación más activos en la comunidad de las restricciones puesto que está directamente relacionado con el modelado (a alto nivel) de soluciones a los problemas de satisfacción con restricciones; más aún, como ya fue apuntado en [54][capítulo 15], uno no puede (ni debe) asumir que todas las restricciones estarán disponibles al comienzo del proceso de búsqueda de las soluciones y el usuario podría querer construir el CSP a resolver de forma incremental y "representar las restricciones a través de fórmu-las pertenecientes a un cierto lenguaje de programación en vez de representaréstas mediante conjuntos de tuplas de valores". Este aspecto no fue considerado en [65], yésa es precisamente la razón que ha generado este artículo.Este artículo describe el estado-del-arte de la programación declarativa con restricciones, con especialénfasis en la programación lógica con restricciones ya que la naturaleza relacional de las restricciones hace que los lenguajes que guardan algún componente lógico sean más adecuados para la integración de las mismas.

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Using Logic Programming for Fault Diagnosis in Digital Circuits

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