基于图的 ILP 问题规约与自动构建

在模型驱动软件工程（MDSE）领域，对基于图的模型（例如模式匹配（PM）与图变换（GT））进行操作的技术与整数线性规划（ILP）相结合是常见情形，因为 ILP 求解器提供了一种求解线性优化问题并有助于在实施全局约束的同时给出最优解的强大方法。然而，从更抽象的问题描述出发设计与规约复杂优化问题可能是一项具有挑战性的任务。设计者必须既是特定问题领域的专家，也是 ILP 优化领域的专家，才能将给定问题转化为有效的 ILP 问题。通常，领域特定的 ILP 问题生成器由专家手工编写，以避免针对问题领域的每个新实例手工规约一个新的 ILP 问题。遗憾的是，编写 ILP 问题生成器是一项必须为每个新场景、工具和途径重复进行的练习。为此，我们引入了 GIPS（基于图的 ILP 问题规约工具）框架，以简化面向基于图的优化问题的 ILP 问题生成器的开发，以及一种称为 GIPSL（基于图的 ILP 问题规约语言）的新领域特定语言（DSL），其在抽象层面上集成了 GT 与 ILP 问题。我们的方法以 GIPSL 规约为起点，自动推导特定应用领域的 ILP 问题生成器。初步实验表明，所推导的 ILP 问题生成器能够与 ILP 专家开发的手工程序相竞争。