当前，逻辑程序设计已经成为人工智能领域知识表示和推理的一种重要工具。其中回答集编程是一种描述性的问题解决框架，是国际上一个非常活跃的研究方向。加权约束逻辑程序是回答集程序的一种重要形式。　　 Soininen等人提出了配置规则语言CRL和加权约束逻辑程序语言，并将其应用于产品配置问题。但该方法具有一定的局限性，比如它无法描述多约束可选的情况。因此，本文在加权约束逻辑程序的基础上，提出了一种新的扩展的加权约束逻辑程序语言，并给出了其稳定模型语义。新程序将规则的头部扩展为析取约束的形式，进一步增强了知识描述和推理的能力，语法更加丰富，应用范围更加广泛，但计算复杂度并未增加。同时，本文以电脑配置为例，说明了新语言在产品配置问题中的应用。　　 进一步的，产品配置问题以客户需求为主要的约束条件。但是由于领域知识的专业性，客户需求极有可能出现不合理情况，此时程序将无法给出合理的配置解。针对这一问题，本文提出了一种加权定量的产品配置解优化方法。该方法可以在客户需求不合理的情况下，通过对客户需求加权，求得满足最大客户需求权重的配置解，作为对客户的反馈和建议。　　 最后，本文以Smodels为基础，实现了新的扩展的加权约束逻辑程序的稳定模型语义求解系统。