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Stochastic Constraint Programming: A Scenario-Based Approach

机译：随机约束编程：一种基于场景的方法

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To model combinatorial decision problems involving uncertainty and probability, we introduce scenario based stochastic constraint programming. Stochastic constraint programs contain both decision variables, which we can set, and stochastic variables, which follow a discrete probability distribution. We provide a semantics for stochastic constraint programs based on scenario trees. Using this semantics, we can compile stochastic constraint programs down into conventional (non-stochastic) constraint programs. This allows us to exploit the full power of existing constraint solvers. We have implemented this framework for decision making under uncertainty in stochastic OPL, a language which is based on the OPL constraint modelling language (Van Hentenryck, P., Michael, L., Perron, L., & Regin, J.-C. (1999) Constraint programming in OPL. In G. Nadathur, (Ed.), Principles and practice of declarative programming, LNCS 1702, (pp. 97-116). Springer-Verlag). To illustrate the potential of this framework, we model a wide range of problems in areas as diverse as portfolio diversification, agricultural planning and production/inventory management.
机译：为了对涉及不确定性和概率的组合决策问题建模，我们介绍了基于场景的随机约束规划。随机约束程序既包含我们可以设置的决策变量，又包含遵循离散概率分布的随机变量。我们为基于场景树的随机约束程序提供了语义。使用这种语义，我们可以将随机约束程序编译为常规（非随机）约束程序。这使我们能够充分利用现有约束求解器的全部功能。我们已经在随机OPL（一种基于OPL约束建模语言的语言）（Van Hentenryck，P.，Michael，L.，Perron，L.，＆Regin，J.-C. （1999）OPL中的约束编程，在G. Nadathur（编辑），《声明式编程的原理和实践》，LNCS 1702，（第97-116页），Springer-Verlag）。为了说明该框架的潜力，我们在投资组合多样化，农业计划以及生产/库存管理等领域建模了一系列广泛的问题。

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