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Michael Sioutis先生;Diedrich沃尔特

通过计算局部模型实现定性约束推理中的动态分支。 （英语） Zbl 1518.68352号

Inf.计算。 281，文章ID 104787，15 p.（2021）.
小结：我们介绍并评估动态分支定性约束网络的求解策略（mathsf{QCN}），是以自然方式表示和推理空间和时间信息的网络，例如，约束可以是“任务（a）被调度之后或期间任务\（C\）“。具体地说，我们提出了一种启发式算法，该算法基于计数属于本地模型该关系涉及给定的\（\mathsf｛QCN｝\）。实验结果与随机的，随机的和a结构化的区间代数的（mathsf{QCN}）数据集表明，对于结构化实例，可以实现高达5倍的性能，而对于随机实例，可以保持20%左右的不可忽略的增益。最后，我们表明，通过选择协议算法，将涉及的启发式综合为整体性能更好的算法，这些结果可能会得到显著改善超神经主义者在相变中。

MSC公司：

68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等）
68T27型 人工智能中的逻辑
68立方英尺 知识表示

关键词：

质量约束;空间和时间推理;计算局部模型;动态分支;自适应算法

软件：

对夹2;变形杆菌属
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\textit{M.Sioutis}和\textit{D.Wolter}，Inf.Comput。281，文章ID 104787，15 p.（2021；Zbl 1518.68352）
全文： DOI程序

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