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基于视图的传播算子派生。 (英语) 兹比尔1328.68202

摘要:在为约束实现传播器时,必须确定变量:在实现min时,是否也应该实现max?是否应该使用单位系数和非单位系数实现线性约束?约束变量无处不在:实现它们需要相当大的努力(如果不是禁止性的话)并降低可维护性,但与诉诸约束分解相比,它将提供更好的性能。本文介绍了如何使用视图得到传播器变体,将专用传播器实现的效率与分解的简单性和轻松性相结合。介绍了视图和派生传播器的模型。导出的传播子被证明是很 完美因为它们继承了正确性、域和边界一致性等基本属性。开发了系统地推导传播子的技术,如变换、泛化、专门化和类型转换。本文介绍了一种独立于底层约束编程系统的视图实现体系结构。对Gecode中实现的视图的详细评估表明,派生传播器是有效的,视图通常不会产生任何开销。事实证明,视图对于实现Gecode至关重要,大大减少了需要编写和维护的代码量。

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68T20型 人工智能背景下的问题解决(启发式、搜索策略等)
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