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【24h】

Correlation Heuristics for Constraint Programming

机译：约束规划的相关启发式

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Effective general-purpose search strategies are an important component in Constraint Programming. We introduce a new idea, namely, using correlations between variables to guide search. Variable correlations are measured and maintained by using domain changes during constraint propagation. We propose two variable heuristics based on the correlation matrix, crbs-sum and crbs-max. We evaluate our correlation heuristics with well known heuristics, namely, dom/wdeg, impact-based search and activity-based search. Experiments on a large set of benchmarks show that our correlation heuristics are competitive with the other heuristics, and can be the fastest on many series.
机译：有效的通用搜索策略是约束编程的重要组成部分。我们引入了一个新的想法，即使用变量之间的相关性来指导搜索。通过在约束传播期间使用域变化来测量和维护变量相关性。基于相关矩阵，我们提出了两种变量启发法，即crbs-sum和crbs-max。我们用众所周知的启发式方法评估我们的相关启发式方法，即dom / wdeg，基于影响的搜索和基于活动的搜索。在大量基准测试中进行的实验表明，我们的相关启发式算法与其他启发式算法相比具有竞争优势，并且在许多系列算法中可能是最快的。

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