Удовлетворение ограничений - Википедия - Constraint satisfaction

В искусственный интеллект и исследование операций, удовлетворение ограничений это процесс поиска решения набора ограничения которые налагают условия, что переменные должен удовлетворить.^[1] Таким образом, решение - это набор значений переменных, который удовлетворяет всем ограничениям, то есть точка в возможный регион.

Методы, используемые для удовлетворения ограничений, зависят от типа рассматриваемых ограничений. Часто используются ограничения на конечную область, до такой степени, что проблемы удовлетворения ограничений обычно отождествляются с проблемами, основанными на ограничениях в конечной области. Такие проблемы обычно решаются через поиск, в частности форма возврат или же местный поиск. Распространение ограничений используются ли другие методы для решения таких проблем; большинство из них в целом неполны, то есть могут решить проблему или доказать ее неудовлетворительность, но не всегда. Методы распространения ограничений также используются вместе с поиском, чтобы упростить решение данной проблемы. Другие рассматриваемые виды ограничений относятся к действительным или рациональным числам; решение проблем с этими ограничениями осуществляется через исключение переменных или симплексный алгоритм.

Удовлетворение ограничений зародилось в области искусственный интеллект в 1970-е годы (см. например (Лорьер 1978 )). В 1980-х и 1990-х годах встраивание ограничений в язык программирования были разработаны. Языки, часто используемые для программирование в ограничениях находятся Пролог и C ++.

Проблема удовлетворения ограничений

Как первоначально определено в искусственном интеллекте, ограничения перечисляют возможные значения, которые набор переменных может принимать в данном мире. Возможный мир - это полное присвоение значений переменным, представляющим то, каким может быть мир (реальный или воображаемый).^[2] Неформально конечная область - это конечный набор произвольных элементов. Проблема удовлетворения ограничений в такой области содержит набор переменных, значения которых могут быть взяты только из области, и набор ограничений, каждое из которых определяет допустимые значения для группы переменных. Решение этой проблемы - оценка переменных, удовлетворяющая всем ограничениям. Другими словами, решение - это способ присвоения значения каждой переменной таким образом, чтобы эти значения удовлетворяли всем ограничениям.

В некоторых обстоятельствах могут существовать дополнительные требования: кто-то может интересоваться не только решением (и самым быстрым или наиболее эффективным с вычислительной точки зрения способом его достижения), но и тем, как оно было достигнуто; например может потребоваться «простейшее» решение («простейшее» в логическом, не вычислительном смысле, которое должно быть точно определено). Это часто бывает в логических играх, таких как судоку.

На практике ограничения часто выражаются в компактной форме, а не в перечислении всех значений переменных, которые удовлетворяли бы ограничению. Одним из наиболее часто используемых ограничений является (очевидное) ограничение, устанавливающее, что значения затронутых переменных должны быть разными.

Проблемы, которые можно выразить как проблемы удовлетворения ограничений, являются пазл восемь королев, то Судоку решение задач и многих других логических головоломок, Проблема логической выполнимости, планирование проблемы, оценка ограниченной ошибки проблемы и различные проблемы на графах, таких как раскраска графика проблема.

Хотя арифметические уравнения и неравенства обычно не включаются в приведенное выше определение проблемы удовлетворения ограничений, они ограничивают значения переменных, которые они содержат, и поэтому могут рассматриваться как форма ограничений. Их область применения - это бесконечное множество чисел (целых, рациональных или действительных): следовательно, отношения этих ограничений также могут быть бесконечными; Например, ${ Displaystyle X = Y + 1}$ имеет бесконечное количество пар удовлетворяющих значений. Арифметические уравнения и неравенства часто не рассматриваются в рамках определения «проблемы удовлетворения ограничений», которое ограничивается конечными областями. Однако они часто используются в программирование в ограничениях.

Можно показать, что арифметические неравенства или уравнения присутствуют в некоторых типах конечных логических головоломок, таких как Футошики или же Какуро (также известные как кросс-суммы) могут рассматриваться как неарифметические ограничения (см. Удовлетворение ограничений на основе шаблонов и логические головоломки^[3]).

Решение

Задачи удовлетворения ограничений в конечных областях обычно решаются с использованием формы поиск. Наиболее часто используемые техники - это варианты возврат, распространение ограничений, и местный поиск. Эти методы используются при проблемах с нелинейный ограничения.

Исключение переменных и симплексный алгоритм используются для решения линейный и многочлен уравнения и неравенства, а также задачи, содержащие переменные с бесконечной областью определения. Обычно они решаются как оптимизация задачи, в которых оптимизированная функция - это количество нарушенных ограничений.

Сложность

Решение проблемы удовлетворения ограничений в конечной области - это НП завершена проблема с размером домена. Исследования показали, что ряд послушный подслучая, некоторые из которых ограничивают допустимые отношения ограничений, некоторые требуют, чтобы области ограничений формировали дерево, возможно, в переформулированной версии проблемы. Исследования также установили взаимосвязь проблемы удовлетворения ограничений с проблемами в других областях, таких как теория конечных моделей.

Ограниченное программирование

Программирование с ограничениями - это использование ограничений в качестве языка программирования для кодирования и решения проблем. Часто это делается путем встраивания ограничений в язык программирования, который называется основным языком. Программирование с ограничениями возникло из формализации равенств членов в Пролог II, что приводит к общей структуре для встраивания ограничений в логическое программирование язык. Наиболее распространенными языками хоста являются Пролог, C ++, и Ява, но использовались и другие языки.

Программирование логики ограничений

Программа логики ограничений - это логическая программа который содержит ограничения в текстах предложений. Например, оговорка А (Х): - Х> 0, В (Х) это предложение, содержащее ограничение X> 0 в организме. Ограничения также могут присутствовать в цели. Ограничения в цели и в пунктах, используемых для доказательства цели, накапливаются в набор, называемый магазин ограничений. Этот набор содержит ограничения, которые интерпретатор считал выполнимыми, чтобы продолжить оценку. В результате, если этот набор обнаруживается как неудовлетворительный, интерпретатор возвращается назад. Термины, используемые в логическом программировании, считаются особой формой ограничений, которые можно упростить, используя объединение. В результате хранилище ограничений можно рассматривать как расширение концепции замена который используется в обычном логическом программировании. Наиболее распространенными видами ограничений, используемых в программировании логики ограничений, являются ограничения на целые / рациональные / действительные числа и ограничения на конечные области.

Программирование логики параллельных ограничений языки также были развиты. Они существенно отличаются от программирования логических ограничений без параллелизма тем, что нацелены на программирование. параллельные процессы это не может закончиться. Правила обработки ограничений может рассматриваться как форма параллельного программирования логики ограничений, но также иногда используется в рамках языка программирования логики ограничений, отличного от параллельного. Они позволяют переписывать ограничения или выводить новые на основе истинности условий.

Наборы инструментов для удовлетворения ограничений

Наборы инструментов для удовлетворения ограничений: программные библиотеки за императивные языки программирования которые используются для кодирования и решения проблемы удовлетворения ограничений.

• Решатель ограничений казуара, Открытый исходный код проект для удовлетворения ограничений (доступный на C, Java, Python и других языках).
• Комета, коммерческий язык программирования и инструментарий
• Gecode, портативный инструментарий с открытым исходным кодом, написанный на C ++, разработанный как производственный и высокоэффективный вариант полной теоретической базы.
• Гелисп, переносимая оболочка с открытым исходным кодом Gecode к Лисп. ^[4] http://gelisp.sourceforge.net/
• IBM ILOG Оптимизатор CP: C ++, Python, Библиотеки Java, .NET (проприетарные, бесплатно для академического использования ).^[5] Преемник программы ILOG Solver / Scheduler, которая с 2006 года считалась лидером рынка коммерческого программного обеспечения для программирования ограничений.^[6]
• JaCoP, решатель ограничений Java с открытым исходным кодом.
• OptaPlanner, еще один решатель ограничений Java с открытым исходным кодом.
• Коалог, коммерческий решатель ограничений на основе Java.
• логилаб-ограничение, решатель ограничений с открытым исходным кодом, написанный на чистом Python с алгоритмами распространения ограничений.
• Миньон, решатель ограничений с открытым исходным кодом, написанный на C ++, с небольшим языком для определения моделей / проблем.
• ZDC, программа с открытым исходным кодом, разработанная в Компьютерный проект удовлетворения ограничений для моделирования и решения проблем удовлетворения ограничений.

Другие языки программирования ограничений

Наборы инструментов для ограничений - это способ встраивать ограничения в императивный язык программирования. Однако они используются только как внешние библиотеки для кодирования и решения проблем. Подход, при котором ограничения интегрируются в императивный язык программирования, принят в Язык программирования калейдоскоп.

Ограничения также были встроены в функциональные языки программирования.

Смотрите также

• Проблема удовлетворения ограничений
• Ограничение (математика)
• Возможное решение
• Проблема логической выполнимости
• Теория принятия решений
• Выполнимость по модулю теорий
• Конфигурация на основе знаний

Рекомендации

• Апт, Кшиштоф (2003). Принципы программирования ограничений. Издательство Кембриджского университета. ISBN  978-0-521-82583-2.
• Дехтер, Рина (2003). Обработка ограничений. Морган Кауфманн. ISBN  978-1-55860-890-0.
• Dincbas, M .; Simonis, H .; Ван Хентенрик, П. (1990). «Решение больших комбинаторных задач в логическом программировании». Журнал логического программирования. 8 (1–2): 75–93. Дои:10.1016/0743-1066(90)90052-7.
• Фрейдер, Юджин; Алан Макворт, ред. (1994). Рассуждения на основе ограничений. MIT Press.
• Фрювирт, Том; Слим Абденнадхер (2003). Основы программирования ограничений. Springer. ISBN  978-3-540-67623-2.
• Гесгуен, Ганс; Герцберг Иоахим (1992). Перспектива аргументации, основанной на ограничениях. Springer. ISBN  978-3-540-55510-0.
• Джаффар, Джоксан; Майкл Дж. Махер (1994). «Программирование с ограничениями логики: обзор». Журнал логического программирования. 19/20: 503–581. Дои:10.1016/0743-1066(94)90033-7.
• Лорьер, Жан-Луи (1978). «Язык и программа для постановки и решения комбинаторных задач». Искусственный интеллект. 10 (1): 29–127. Дои:10.1016/0004-3702(78)90029-2.
• Лекутр, Кристоф (2009). Сети ограничений: методы и алгоритмы. ISTE / Wiley. ISBN  978-1-84821-106-3.
• Marriott, Ким; Питер Дж. Стаки (1998). Программирование с ограничениями: введение. MIT Press. ISBN  978-0-262-13341-8.
• Росси, Франческа; Питер ван Бик; Тоби Уолш, ред. (2006). Справочник по программированию в ограничениях. Эльзевир. ISBN  978-0-444-52726-4. Архивировано из оригинал на 2012-10-04. Получено 2006-10-13.
• Цанг, Эдвард (1993). Основы удовлетворения ограничений. Академическая пресса. ISBN  978-0-12-701610-8.
• Ван Хентенрик, Паскаль (1989). Удовлетворение ограничений в логическом программировании. MIT Press. ISBN  978-0-262-08181-8.
• Рашиди, Хасан .; Цанг, Эдвард. (2012). «Новые модели удовлетворения ограничений для задач оптимизации на контейнерных терминалах». Журнал прикладного математического моделирования. 37 (6): 3601–3634. Дои:10.1016 / j.apm.2012.07.042.

внешняя ссылка

• Учебник CSP

Ролики

• Лекция д-ра Мадху Шармы об удовлетворении ограничений (3:47)
• Введение Эдварда Цанга в задачи удовлетворения ограничений (7:34)
• Проблемы удовлетворения ограничений, Уилер Рамл (9:18)
• Лекция о проблемах удовлетворения ограничений Индийского технологического института в Мадрасе (51:59)
• Лекция по CSP (1:16:39)
• Лекция Berkeley AI о проблемах удовлетворения ограничений (1:17:38)
• Аспирантура по AI 5: Удовлетворение ограничений, проведенное профессором Маусамом (1:34:29)