马利克·穆胡布 动态环境中解决时间约束的系统与非系统技术。 （英语） Zbl 1098.68118号 AI通讯。 17，第4期，201-211（2004）. 概述：设计一般基于约束的系统，特别是涉及时间约束的系统时，一个主要挑战是在动态演化环境中处理约束的能力。也就是说，无论何时添加新约束，添加新约束时一致的场景是否继续保持一致，如果不一致，是否可以找到满足新旧约束的新场景。然后，我们讨论了基于在线时间约束的系统，该系统能够以有效的方式对约束解决过程中的任何新的外部信息做出反应。在本文中，我们将研究系统方法与近似方法在解决增量时间约束问题中的适用性。为了处理数字和符号约束，系统方法基于在定性和定量级别执行的约束传播。近似方法分别基于随机局部搜索和遗传算法。针对随机生成的时间约束问题，对不同技术的时间性能和返回解决方案的质量（违反约束的数量）进行了实验评估。结果有利于对具有合理规模的问题采用精确方法，而在我们希望以解决方案的质量换取处理时间的情况下，近似技术是非常大的问题的选择方法。实际上，虽然近似方法对于大型问题更快，但一般来说，它们不能保证返回的解决方案的完整性。 引用于1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：时间推理;约束传播;随机局部搜索;遗传算法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛M.Mouhoub｝，AI社区。17，第4号，201--211（2004；Zbl 1098.68118）