×
丽娜·德希特;朱迪亚·珀尔

约束满足问题的基于网络的启发式算法。 （英语） Zbl 0643.68156号

Artif公司。智力。 34，第1期，1-38页（1988年）.
许多人工智能任务可以被描述为约束满足问题（CSP），即为受一组约束的变量赋值。虽然有些CSP很难实现，但那些容易实现的CSP通常可以映射到稀疏的约束网络中，在极端情况下，这些约束网络是树。本文确定了易于解决的问题类别，并开发了优化解决这些问题的算法。然后，本文基于约束网络中的稀疏性和树结构CSP的简单性，提出了一种生成启发式建议以指导值分配顺序的方法。通过将未决子问题简化为树，计算每个简化子问题中一致解决方案的数量，并比较这些计数来决定原始问题中未决的选项，从而生成建议。

引用于111文件

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）

关键词：

约束满足问题;稀疏约束网络
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Dechter}和\textit{J.Pearl}，Artif。智力。34，第1号，1--38（1988；Zbl 0643.68156）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Arnborg，S.，《有界分解图上组合问题的有效算法——综述》，BIT，25，2-23（1985）·Zbl 0573.68018号
[2] Arnborg，S。；科内尔·D·G。；Proskurowski，A.，在（k）树中寻找嵌入的复杂性，SIAM J.代数离散方法，8，2，177-184（1987）
[3] Bertele，美国。；Brioschi，F.（非串行动态规划（1972），学术出版社：纽约学术出版社）·Zbl 0244.49007号
[4] Bruynooghe，M。；Pereira，L.M.，《通过智能回溯进行演绎修正》（Campbell，J.A.，《Prolog的实现》（1984），Ellis Horwood:Ellis Holwood Chichester，英国），194-215
[5] Carbonell，J.G.，《类比学习：从过去的经验中制定和生成计划》（Michalski，R.S.；Carbonel，J.G；Mitchell，T.M.，《机器学习》（1983），Tioga:Tioga Palo Alto，CA）
[6] Cox，P.T.，《寻找智能回溯的回溯点》（Campbell，J.A.，《Prolog的实现》（1984），Ellis Horwood:Ellis Holwood Chichester，英国），216-233
[7] Dechter，A。；Dechter，R.，《消除约束网络中的冗余》，（论文集AAAI-87。AAAI-87会议记录，西雅图，华盛顿州（1987年）
[8] Dechter，R。；Pearl，J.，为约束满足问题生成启发式的问题简化方法，（Hayes，J.E.；Michie，D.；Richards，J.；UCLA-Eng-Rep.8497）。UCLA-Eng-Rep.8497，《机器智能》，11（1987），克拉伦登出版社：克拉伦登出版社牛津版·Zbl 0678.68100号
[9] Dechter，R。；Pearl，J.，《简单问题的剖析：约束满足公式》（Proceedings IJCAI-85）。IJCAI-85会议记录，加利福尼亚州洛杉矶（1985），1066-1072
[10] Dechter，R.，《在约束满足问题中搜索时的学习》（Proceedings AAAI-86）。美国宾夕法尼亚州费城AAAI-86会议记录（1986年）
[11] Dechter，R。；Pearl，J.，《CSP的树聚类方案》（《技术报告》R-92（1987），加利福尼亚大学洛杉矶分校认知系统实验室）·Zbl 0678.68100号
[12] Dechter，R。；Pearl，J.，《改善人工智能应用搜索性能的循环截集方法》，（第三届IEEE人工智能应用会议论文集。第三届AI应用IEEE会议论文集，佛罗里达州奥兰多（1987）），224-230
[13] Doyle，J.，《真理维护系统》，《人工智能》，第12期，第231-272页（1979年）
[14] Even，S.，Graph algorithms（1979），计算机科学出版社：计算机科学出版社，马里兰州罗克维尔·Zbl 0441.68072号
[15] 弗洛伊德，E.C.，无回溯搜索的一个充分条件，J.ACM，29，1，24-32（1982）·兹伯利0477.68063
[16] 弗洛伊德，E.C.，《回溯搜索的一个充分条件》，J.ACM，32，4，755-761（1985）·Zbl 0633.68096号
[17] Gashnig，J.，《特定搜索算法的性能测量和分析》（技术报告CMU-CS-79-124（1979），卡内基梅隆大学：卡内基梅隆大学匹兹堡，宾夕法尼亚州）
[18] Gaschnig，J.，《设计启发式的问题相似性方法：第一个结果》（Proceedings IJCAI-79）。《IJCAI-79会议记录》，日本东京（1979），301-307
[19] 吉达，G。；Somalvico，M.，《问题解决中计算启发式的方法》，《信息科学》。，19, 251-259 (1979) ·Zbl 0442.68097号
[20] Haralick，R.M。；Elliott，G.L.，提高约束满足问题的树搜索效率，人工智能，14263-313（1980）
[21] Knuth，D.E.，估算回溯程序的效率，数学。计算。，29, 121-136 (1975) ·Zbl 0297.68037号
[22] Mackworth，A.K.，关系网络的一致性，人工智能，8，1，99-118（1977）·Zbl 0341.68061号
[23] Mackworth，A.K。；弗洛伊德，E.C.，约束满足问题多项式网络一致性算法的复杂性，人工智能，25，1，65-74（1984）
[24] 马丁斯，J.P。；夏皮罗，S.C.，信念修正的理论基础，（关于知识推理理论方面的会议记录（1986）），383-398
[25] 马特温，S。；Pietrzykowski，T.，基于平面推理的智能回溯，IEEE Trans。模式分析。机器智能。，7, 6, 682-692 (1985) ·Zbl 0595.68082号
[26] Minsky，M.，《走向人工智能的步骤》（Feigenbaum，E.A.；Feldman，J.A.，《计算机与思维》（1963），麦格劳-希尔：麦格劳–希尔纽约），442·Zbl 0135.18305号
[27] 莫尔，R。；Henderson，T.C.，《重新审视电弧和路径一致性》，《人工智能》，28，2，225-233（1986）
[28] Montanari，U.，《约束网络：图像处理的基本属性和应用》，《信息科学》。，7, 95-132 (1974) ·Zbl 0284.68074号
[29] Nudel，B.，一致性标签问题及其算法：预期复杂性和基于理论的启发式，人工智能，21135-178（1983）
[30] （《启发式》（1984），艾迪森·韦斯利：艾迪森·韦斯利·雷丁，马萨诸塞州），113-124
[31] Purdom，P.，《搜索重排回溯和多项式平均时间》，人工智能，21117-133（1983）
[32] Purdom，P.W。；Brown，C.A.，（《算法分析》（1985），霍尔特、莱茵哈特和温斯顿：霍尔特、雷茵哈特与温斯顿，纽约）
[33] Sacerdoti，E.D.，抽象空间层次中的规划，人工智能，5，2，115-135（1974）·Zbl 0288.68052号
[34] Stallman，R.M。；Sussman，G.J.，计算机辅助电路分析系统中的正向推理和依赖定向回溯，人工智能，9，2，135-196（1977）·Zbl 0372.94024号
[35] 斯通，H.S。；Stone，J.M.，《高效搜索技术：N皇后问题的实证研究》，（技术报告RC 12057（#54343）（1986），IBM T.J.Watson研究中心：IBM T.J Watson Research Center Yorktown Heights，NY）
[36] 斯通，H.S。；Sipala，P.，《带回溯和截止的深度优先搜索的平均复杂性》，IBM J.Res.Dev.，30，3，242-258（1986）·Zbl 0636.68041号
[37] Tarjan，R.E。；Yannakakis，M.，测试图的弦性、测试超图的非循环性和选择性地减少非循环超图的简单线性时间算法，SIAM J.Compute。，13, 3, 566-579 (1984) ·兹伯利0545.68062
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。