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约束获取研究急需更优质的基准测试集
约束获取（Constraint Acquisition, CA）及相关研究——即从领域知识工件中验证和增强数学规划（MP）模型——当前受限于不充分的基准测试。这一缺陷阻碍了可重复性和跨研究可比性，进而拖慢了CA方法的成熟进程。现有基准测试集原本是为求解器评估而设计，并非用于衡量CA算法。它们组织松散，对同一问题处理不一致，并且缺失CA方法所需的领域知识工件。
为了填补这一空白，来自波兰的研究团队推出了 MPMMine——一套专为评估从多样领域知识工件中发现、验证和增强MP模型的算法而设计的基准测试套件。MPMMine的设计遵循六大原则：一致性、标准化、完整性、可扩展性、开放性和版本控制。它采用统一的结构，并依赖开放格式：MiniZinc、CommonMark和JSON。
该基准测试集为每个问题提供多个模型，每个模型包含数十个实例，以及数千个整数域和连续域上的解与非解，同时附带自然语言描述以支持文本到模型（text-to-model）方法。研究团队强调，现有基准测试集如MIPLIB、MINLPLib等虽在求解器社区中广泛使用，但它们并未考虑CA方法的特定需求，例如需要明确的领域知识（如部分解、约束模板等）。MPMMine的推出有望为CA社区提供一个标准化、可复现的评估平台，推动该领域的健康发展。
相关论文以《Constraint acquisition needs better benchmarks》为题发表在arXiv上，并附有完整的数据集链接。