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Cheng，Kenil C.K。;罗兰·H·C·雅普。

一种基于MDD的广义弧一致性算法，用于正负表约束和一些全局约束。 （英文） Zbl 1204.68188号

约束条件 15，第2期，265-304（2010）.
摘要：表约束显式表示为其解决方案集或非解决方案集。这种特殊（或扩展）表示可能需要与约束的arity成指数关系的空间，这使得强制GAC的成本很高。在本文中，我们通过提出MDDC约束来同时解决空间和时间效率低下的问题。MDDC是一个全局约束，用多值决策图（MDD）表示其（非）解。基于MDD的表示法的优点是它可以比表小得多。相关的GAC算法（称为MDDC）的时间复杂度与MDD的大小呈线性关系，并在恒定时间内实现完全增量。此外，我们还演示了如何将正表约束或负表约束转换为与表大小呈时间线性关系的MDDC约束。我们在结构化问题、汽车排序和静物生活方面的实验表明，MDDC对于一些全局约束也是一种快速的GAC算法，例如序列和有规律的我们还表明，MDDC比最先进的通用GAC算法更快[I.P.Gent、C.Jefferson、I.Miguel和P.南丁格尔，“扩展约束广义弧一致性的数据结构”，in：全国人工智能会议（2007）][C.勒库特和R.Szymanek先生，“正表约束的广义弧一致性”，见：约束编程原理与实践国际会议（2006年）[O.Lhomme先生和J.C.Régin，“一种用于\（n \）ary约束的快速弧一致性算法”，在：全国人工智能会议（2005）]中，用于表约束。

引用于18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：

特殊约束;全局约束;表约束;正向约束;负约束;多值决策图;广义弧一致性

软件：

超小卫星;SIC斯图斯
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.C.K.Cheng}和\textit{R.H.C.Yap}，约束15，No.2，265--304（2010；Zbl 1204.68188）
全文： 内政部

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