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全球成本函数的可跟踪性保持转换。 (英语) Zbl 1385.68040号

摘要:图形模型处理是人工智能中的一个核心问题。局部成本函数网络的组合成本优化结合了各种著名问题,包括CSP、SAT和Max-SAT,还包括随机变量优化,如马尔可夫随机场和贝叶斯网络。这些问题的精确求解方法通常包括分支定界和基于局部推理的定界。
在本文中,我们感兴趣的是了解何时以及如何使用基于动态规划的优化来有效地增强全局成本函数(定义为无界成本函数的参数化族)的软局部一致性。通过对成本函数应用所谓的等价保持变换(EPT)来实现成本函数网络中的局部一致性。这些EPT可能会改变全局成本函数,使其难以优化。
我们将那些全局成本函数确定为可处理的投影安全函数,在应用用于增强弧一致性的EPT后,这些函数的优化是可处理的,并且保持可处理。由于动态编程,我们还提供了新的成本函数类,这些成本函数是易于处理的项目安全的。
我们表明,动态规划既可以直接用于过滤算法内部,定义多项式DAG-可过滤成本函数,也可以通过有界完整性成本函数的Berge-无环网络上的弧一致性过滤进行仿真,定义Berge-非环网络可分解成本函数。我们给出了此类成本函数的示例,并提供了一种系统化的方法来定义现有可分解全局约束的分解。然后,将这两种增强全局成本函数一致性的方法嵌入求解器中,进行广泛的实验,以验证我们建议的可行性和效率。

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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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