• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>International Conference on Tools with Artificial Intelligence >Extending to Soft and Preference Constraints a Framework for Solving Efficiently Structured Problems
【24h】

Extending to Soft and Preference Constraints a Framework for Solving Efficiently Structured Problems

机译：扩展到软，偏好约束一个框架，用于解决有效结构的问题

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

This paper deals with the problem of solving efficiently structured COPs (Constraints Optimization Problems). The formalism based on COPs allows to represent numerous real-life problems defined using constraints and to manage preferences and soft constraints. In spite of theoretical results, [15] has discarded (hyper)tree-decompositions for the benefit of coverings by acyclic hypergraphs in the CSP area. We extend here this work to constraint optimization. We first study these coverings from a theoretical viewpoint. Then we exploit them in a framework aiming not to define a new decomposition, but to make easier a dynamic management of the structure during the search (unlike most of structural methods which usually exploit the structure statically), and so the use of dynamic variable ordering heuristics. Thus, we provide a new complexity result which outperforms significantly the previous one given in the literature. Finally, we assess the practical interest of these notions.
机译：本文涉及解决有效结构化警察（约束优化问题）的问题。基于警察的形式主义允许表示使用约束和管理偏好和软限制定义的许多现实生活问题。尽管有理论结果，[15]丢弃（超级）树木分解，用于通过CSP区域中的无循环超图造福覆盖。我们在这里扩展这项工作到约束优化。我们首先从理论上研究这些覆盖物。然后我们在旨在没有定义新分解的框架中利用它们，而是在搜索期间更轻松地使结构的动态管理（与通常静态利用结构的大多数结构方法不同），因此使用动态变量排序启发式。因此，我们提供了一种新的复杂性结果，其优于文献中给出的前一个胜过。最后，我们评估了这些概念的实际兴趣。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号