阿尔诺·拉洛伊特;Lee,Jimmy H.M.(吉米·H·M·李)。;Terrence W.K.Mak。;是的,贾斯汀 极小极大加权约束满足中的超维解决方案和一致性实施。 (英语) Zbl 1336.90104号 约束条件 20,第2期,109-154(2015). 小结:目前的任务是一个具有对抗性条件的软约束问题。通过合并加权约束满足框架和量化约束满足框架,Minimax加权约束满足问题(以前称为量化加权约束满足难题)由一组有限域变量、一组软约束以及与每个变量相关的最小或最大量词组成。我们正式定义了该框架,提出了三个解决方案概念,并提出了一个基于α-β剪枝技术的完整求解器。我们深入讨论了节点、弧和全方向弧一致性概念的新定义和实现,以帮助减少基本树搜索顶部的搜索空间,并使用字母-贝塔剪枝来解决超弱解。特别是,这些一致性通过利用量词的语义和重用来自加权约束满足问题和量化约束满足问题的技术,近似于问题成本的上下限。下限计算采用了对字母-贝塔搜索中使用的子问题的成本的标准估计。在估计上界时,我们基于对偶原则提出了两种方法:量词对偶和约束对偶。第一对偶相当于将量词从最小变为最大,而第二对偶使用对偶约束上的下界近似函数来生成上界。在三个基准上进行了实验,比较了基本α-β修剪和两个二元性的六个一致性,以验证我们的建议的可行性和效率。 理学硕士: 90立方厘米47 数学规划中的极小极大问题 关键词:约束优化;软约束满足;minimax游戏搜索;一致性算法 软件:图尔巴尔2 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Lallouet}等人,《限制条件20》,第2109-154号(2015年;Zbl 1336.90104) 全文: 内政部 参考文献: [1] Allis,L.V.(1994)。在游戏和人工智能中寻找解决方案。林堡大学博士论文·Zbl 1055.68533号 [2] Apt,K.(2003年)。约束编程原理。纽约:剑桥大学出版社·Zbl 1187.68132号 [3] Arora,S.和Barak,B.(2009年)。计算复杂性:现代方法,第1版。剑桥大学出版社·Zbl 1193.68112号 [4] Benedetti,M.、Lallouet,A.、Vautard,J.(2008)。量化约束优化。在CP’08中(第463-477页)。 [5] 波尔多,L.,卡多利,M.,曼奇尼,T.(2005)。量化约束的CSP属性:定义和复杂性。AAAI'05(第360-365页)。 [6] Bordeaux,L.和Monfroy,E.(2002)。超越NP:量化约束的弧一致性。CP’02(第371-386页)。 [7] Brown,K.N.,Little,J.,Creed,P.J.,Freuder,E.C.(2004)。通过游戏树搜索满足对手约束。ECAI'04(第151-155页)。 [8] Cabon,B,de Givry,S.,Lobjois,L.,Schiex,T.,Warners,J.(1999)。无线链路频率分配。约束,479-89·Zbl 1020.94500 ·doi:10.1023/A:1009812409930 [9] Cooper,M,de Givry,S.,Sanchez,M.,Schiex,T.,Zytnicki,M.和Werner,T.(2010年)。再次检查软弧一致性。人工智能,174(7-8),449-478·Zbl 1213.68580号 ·doi:10.1016/j.artint.2010.02.001 [10] Cooper,M.C.,De Givry,S.,Schiex,T.(2007年)。最佳软弧一致性。IJCAI'07(第68-73页)·Zbl 1020.94500 [11] Debruyne,R.和Bessiere,C.(1997)。从受限路径一致性到最大限制路径一致性。在CP’97(第312-326页)中·Zbl 1237.68188号 [12] Dempe,S.(2002)。二层编程基础。Kluwer学术出版社·兹比尔1038.90097 [13] Gent,I.P.,Nightingale,P.,Stergiou,K.(2005年)。QCSP-Solve:量化约束满足问题的求解器。IJCAI'05(第138-143页)·Zbl 0982.68143号 [14] van den Herik,H.J.,Uiterwijk,J.W.H.M.,van Rijswijck,J.(2002)。游戏解决了:现在和未来。人工智能,134(1-2),277-311·Zbl 0982.68143号 ·doi:10.1016/S0004-3702(01)00152-7 [15] Lallouet,A.,Lee,J.H.M.,Mak,T.W.K.(2012)。使用对偶原理的极小极大加权csp中的超弱解的一致性。在CP’12(第373-389页)中·Zbl 1055.68533号 [16] Larrosa,J.和Schiex,T.(2003)。为加权CSP寻求最佳形式的局部一致性。IJCAI'03(第239-244页)。 [17] Larrosa,J.和Schiex,T.(2004)。通过保持电弧一致性解决加权CSP。人工智能,159(1-2),1-26·Zbl 1086.68592号 ·doi:10.1016/j.artint.2004.05.004 [18] Lee,J.H.M.和Leung,K.L.(2012年)。加权约束满足中基于流的项目安全全局成本函数的一致性技术。杰尔,43,257-292·Zbl 1237.68188号 [19] Lee,J.H.M.,Leung,K.L.,Wu,Y.(2012)。加权约束满足中的多项式可分解全局成本函数。AAAI'12(第507-513页)。 [20] Lee,J.H.M.和Mak,T.W.K.(2012年)。一种求解极小极大加权csp中超弱解的值排序启发式算法。ICTAI’12(第17-24页)。 [21] Lee,J.H.M.,Mak,T.W.K.,Yip,J.(2011)。带有最小最大量词的加权约束满足问题。《ICTAI’11》(第769-776页)。 [22] Lee,J.H.M.和Shum,Y.W.(2011年)。在加权约束满足中将软全局约束建模为线性规划。《ICTAI’11》(第305-312页)。 [23] Mamoulis,N.和Stergiou,K.(2004)。量化约束满足问题的算法。在CP’04(第752-756页)中·兹比尔1152.68566 [24] Murty,K.G.(1985年)。线性和组合规划。R.E.克里格·Zbl 0649.90069号 [25] Nisan,N.、Roughgarden,T.、Tardos,E.、Vazirani,V.V.(2007年)。算法博弈论。剑桥大学出版社·Zbl 1130.91005号 [26] Pralet,C.、Schiex,T.、Verfaillie,G.(2006)。基于半环的图形模型上的多操作符查询的分解。在CP’06中(第437-452页)·兹比尔1160.68558 [27] Pralet,C.、Schiex,T.、Verfaillie,G.(2009年)。顺序决策问题-表示和解决。威利·Zbl 1183.68588号 [28] Prieditis,A.E.和Fletcher,E.(1998年)。两个代理ida*。《实验与理论人工智能杂志》,10(4),451-485·Zbl 1055.68533号 ·doi:10.1080/095281398146707 [29] Rossi,F.、van Beek,P.、Walsh,T.(2006)。约束编程手册(人工智能基础)。纽约:爱思唯尔科学公司·Zbl 1175.90011号 [30] Russell,S.J.和Norvig,P.(2003)。人工智能:一种现代方法。培生教育·Zbl 0835.68093号 [31] Schaeffer,J.、Burch,N.、Bjrnsson,Y.、Kishimoto,A.、Mller,M.、Lake,R.、Lu,P.、Sutphen,S.(2007年)。方格线已解决。《科学》,317(5844),1518-1522·邮编:1226.00005 ·doi:10.1126/科学.1144079 [32] Sturtevant,N.R.和Korf,R.E.(2000年)。关于多层游戏的剪枝技术。AAAI'00(第201-207页)。 [33] Von Neumann,J.和Morgenstern,O.(1944年)。博弈论与经济行为。普林斯顿大学出版社·Zbl 0063.05930号 [34] Walsh,T.(2002年)。随机约束规划。ECAI'02(第111-115页)。 [35] 洛杉矶沃尔西(1998)。整数编程。威利·Zbl 0930.90072号 [36] Wu,Y.(2011)。加权约束满足中的可追踪投影安全软全局约束。香港中文大学硕士论文。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,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。