约束满足问题并行弧相容算法

本文给出了约束满足问题网络弧相容的两个并行算法ＰＡＣ－１和ＰＡＣ－２。     

基于动态度的回溯算法求解大值域约束满足问题

针对一个具有精确可满足性相变现象的大值域随机约束满足问题,提出了两种启发式动态回溯算法,即基于动态度的ddeg-MAC（dynamic degree-maintaining arc consistency）回溯算法和基于值域与动态度比值的dom/ddeg-MAC（dom/dynamic degree-maintaining arc consistency）回溯算法。这两种算法分别基于ddeg和dom/ddeg挑选变量,利用维持弧相容（MAC）技术为挑选的变量进行赋值。当赋值无法进行时,再执行动态回溯修正变量的赋值。数值实验结果表明：在控制参数非常接近理论相变点时,算法仍然能够有效地找到问题的解。与经典回溯算法相比,这两种启发式动态回溯算法具有显著的优越性。     

约束可满足性中求解RB模型实例的算法综述

约束满足问题是人工智能领域中最基本的NP完全问题之一。多年来,随着约束满足问题的深入研究,国内外学者提出多种实例模型。其中,RB模型是一种能生成具有精确相变的增长域约束满足问题实例,其求解难度极具挑战性。为了寻找其求解的新型高效算法,促进约束可满足问题的RB模型求解算法领域的研究,首先从约束满足问题的模型发展、求解技术进行分析;其次,对各类求解RB模型实例算法进行梳理,将求解的算法文献划分为回溯启发式类、信息传播类和元启发式类相关改进算法,从算法原理、改进策略、收敛性和精确度等方面进行对比综述;最后给出求解RB模型实例算法的研究趋势和发展方向。     

一种基于预处理技术的约束满足问题求解算法

相容性技术作为约束满足问题的一种有效求解技术,不论是在求解前的预处理过程中,还是在搜索过程中,都扮演着极为重要的角色.文中对预处理阶段的相容性技术进行改进和信息抽取,提出两种应用于搜索过程中的新算法Pre-AC和Pre-AC*,并嵌入到BT框架中,形成新的搜索算法BT MPAC和BT MPAC*,给出了其正确性证明,通过复杂性分析得到Pre-AC和Pre-AC*的时间复杂度分别是O(nd)和O(ed2),明显低于目前最流行的弧相容技术的时间复杂度O(ed3).实验测试结果表明:对于不同类别的用例,新算法的执行效率是弧相容维护算法的2~50倍.     

启发式回溯算法求解约束满足问题

针对一个典型的具有可变取值域的随机约束满足问题,提出了利用度启发式策略和最少约束值启发式策略来选择变量进行赋值的不完备回溯算法。该算法首先通过度启发式来确定待赋值变量的顺序,然后利用最少约束值启发式对选择的变量进行赋值,最后在有限时间内通过回溯得到变量的一组取值。用此算法对由RB模型生成的随机实例进行求解,实验结果表明,与经典的回溯算法相比,该算法具有显著的优越性。在控制参数(即约束紧度)进入相变区域时,该算法能在较短的时间内有效地找到实例的解。     

改进求解约束满足问题粗粒度弧相容算法

约束满足问题在人工智能领域有着广泛的应用.研究了约束满足问题的粗粒度维持弧相容求解算法,发现在求解过程中,对于指向已赋值变量的弧存在无效的修正检查,证明了这类修正检查是冗余的.提出一种方法避免这类冗余的修正检查,给出改进后的粗粒度弧相容算法的基本框架AC3_frame_ARR,该改进框架可用于改进所有粗粒度弧相容算法.实验结果表明,经过AC3_frame_ARR改进后的算法最多可以节省80%的修正检查次数和40%的求解耗时.     

基于多核CPU的表约束并行传播模式研究

并行传播是并行约束程序领域中的一个研究方向,其研究内容是如何并行执行在约束上的过滤算法.根据维持表约束网络广义弧相容(generalized arc consistency,简称GAC)的串行传播模式,提出了维持表约束网络临时广义弧相容(temporary generalized arc consistency,简称T...     

一种维持约束网络相容性的双向传播策略

约束满足问题是经典NP-hard问题,其基本算法是递归形式的回溯算法和弧一致性算法.将弧相容与回溯搜索结合,可以有效降低解空间大小.针对弧相容的维持问题,提出一种新的基于时序计数的传播方案,用于增量更新约束子网.将accumulateRevision和pushRevison作为双向修订的主要方法,以减少修订次数和域过滤变量的数量.实验结果表明,与经典的基于关系的方案和基于变量的传播方案相比,该方案的整体求解速度明显提高,且具有较少的修订时间.     

基于GPU的约束网络模型和并行弧相容算法

弧相容算法是约束满足问题的基本压缩求解空间算法之一,很多优秀的高级算法都以高性能的弧相容算法作为核心.近年来,以GPU为计算工具加速并行计算被用来尝试解决许多问题.基于GPU和基本的并行算法,提出一种适合GPU运算的约束网络表示模型N-E,给出其生成算法BuildNE.结合细粒度的弧相容算法——AC4,基于N-E模型提出AC4的并行化算法AC4\\+GPU与改进算法AC4\\+GPU+,使弧相容算法得以扩展到GPU上执行.实验结果验证了该算法的可行性,与AC4算法的比较,其在一些规模较小的问题上取得了10%~50%的加速,在一些规模较大的问题上则加速1~2个数量级.为今后进一步在GPU上以并行形式解决其他约束满足问题提供了一种核心算法方案.     

约束满足问题中一致性算法的分析与研究

约束满足问题是人工智能领域的重要研究方向,其求解方法有三种,搜索、一致性算法和约束传播,其中一致性算法通常通过缩减问题域来提高搜索算法的效率.着重介绍了几种常用的一致性算法,并对几种常用算法进行了分析、比较和研究.     

非二元约束满足问题求解

在约束满足问题(CSP)的研究中，大部分工作集中在二元约束，但处理实际问题时，常常会遇到非二元约束的情况．该文在概要地讨论了两类求解非二元约束问题方法的基础上，研究了一种将约束传播技术和一般弧相容回溯算法相结合的非二元约束求解方法，并在设计开发的约束求解工具“明月SOLVER1.0”中实现了该方法，以典型例子给出了实现系统的运行结果．     

Experimental Analysis of Numeric and Symbolic Constraint Satisfaction Techniques for Temporal Reasoning

Many temporal applications like planning and scheduling can be viewed as special cases of the numeric and symbolic temporal constraint satisfaction problem. Thus we have developed a temporal model, TemPro, based on the interval Algebra, to express such applications in term of qualitative and quantitative temporal constraints. TemPro extends the interval algebra relations of Allen to handle numeric information. To solve a constraint satisfaction problem, different approaches have been developed. These approaches generally use constraint propagation to simplify the original problem and backtracking to directly search for possible solutions. The constraint propagation can also be used during the backtracking to improve the performance of the search. The objective of this paper is to assess different policies for finding if a TemPro network is consistent. The main question we want to answer here is how much constraint propagation is useful for finding a single solution for a TemPro constraint graph. For this purpose, we have experimented by randomly generating large consistent networks for which either arc and/or path consistency algorithms (AC-3, AC-7 and PC-2) were applied. The main result of this study is an optimal policy combining these algorithms either at the symbolic (Allen relation propagation) or at the numerical level.     

动态识别三维几何约束冲突的方法研究

基于装配几何特征的广义几何约束图,避免了传统几何约束图的超图性质和模糊性,为几何约束满足问题提供了一个清晰的分析模型。文中以此模型来分析产生约束冲突的原因。空间分析法定义和推导了约束满足空间约束满足条件,提出了自由空间和自由度的计算方法,并据此在动态满足三维几何约束的过程中识别约束冲突,明确指出产生约束冲突的原因。     

Complete Bound Consistency for the Global Cardinality Constraint

We show an algorithm for bound consistency of global cardinality constraints, which runs in time O(n + n′) plus the time required to sort the assignment variables by range endpoints, where n is the number of assignment variables and n′ is the number of values in the union of their domains. It is the first efficient algorithm that achieves bound consistency for all variables, and not only the assignment variables.Partially supported by DFG grant SA 933/1-1.Partially supported by the EU IST Programme, IST-1999-14186 (ALCOM-FT).     

Solution Techniques for Constraint Satisfaction Problems: Advanced Approaches

Conventional techniques for the constraint satisfaction problem (CSP)have had considerable success in their applications. However,there are many areas in which the performance of the basic approachesmay be improved. These include heuristic ordering of certain tasksperformed by the CSP solver, hybrids which combine compatible solutiontechniques and graph based methods which exploit the structure of theconstraint graph representation of a CSP. Also, conventionalconstraint satisfaction techniques only address problems with hardconstraints (i.e. each of which are completely satisfied or completelyviolated, and all of which must be satisfied by a validsolution). Many real applications require a more flexible approachwhich relaxes somewhat these rigid requirements. To address theseissues various approaches have been developed. This paper attempts asystematic review of them.