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通过元图闭包计算基于点的定性时序推理中的最小关系。 (英语) Zbl 1216.68266号

摘要:在点代数(PA)上计算给定约束集(CSP)的最小表示是一个基本的时态推理问题。PA上最小CSP的主要性质是CSP中任意一对变量之间的最强隐含关系可以在恒定时间内导出。我们研究了解决这个问题的一些新方法,利用并扩展了PA上CSP的两个突出的基于图形的表示:时间图和串行并行(SP)元图。本质上,这些是分别划分为链集和系列平行子图集的图,元图数据结构支持在这些子图上进行搜索。该方法基于计算这些表示的元图闭包,这可以通过本文研究的一些方法来实现。
与已知的基于增强路径一致性的技术相比,在输入CSP的结构和生成的元图的大小一定的条件下,所提出的元图闭合方法具有更好的最坏情况时间和空间复杂度。此外,对于凸PA上的每个稀疏CSP,时间复杂性从(O(n^{3})降为(O(n ^{2}),其中(n)是CSP中涉及的变量数。
本文给出了一个广泛的实验分析,将所提出的技术与其他已知算法进行了比较。这些实验结果确定了最佳执行方法,并表明,在实践中,对于表现出链或SP-graph结构的CSP和随机生成(稀疏和密集)的CSP,元图闭包方法明显快于基于加强路径一致性的方法。

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