On an Improved Constraint Satisfaction Model

约束满足模型是较为成功的模型之一，但也存在可改进之处。通过深入讨论Ｓｃｈｅｍａ模型，给出改进模型的设想与算法，经模拟实验加以验证，并给予深入讨论及理论分析。     

基于权值加密的隐私安全分布式约束满足问题求解

隐私安全的分布式约束满足问题(distributed constraint satisfaction problem,DisCSP)求解算法可以很好地满足信息敏感的分布式组合求解问题的需要,为了获得更好的求解效率,提出了一种基于权值加密的隐私安全DisCSP的求解算法,对DisCSP问题中的约束基于不同的隐私权值进行加密求解;不需要增加额外的agent进行隐私约束的一致性检查,实现分布式的安全求解策略;对于可能出现的推理信息,用随机选择策略来避免信息泄漏.试验表明,该算法可以减少信息的传递量和计算的复杂性,因而具有更好的求解效率.     

基于约束满足的ERP测试计划方法

将约束编程与ERP产品自身特点相结合,提出了一种基于约束满足的ERP测试计划方法。通过对某饲料行业ERP中记账凭证软件进行约束建模。该测试计划方法已经应用于饲料行业ERP平台中。     

基于分布式约束满足的产品配置研究

针对分布式网络化产品配置的特点,将产品配置问题抽象为约束满足问题进行研究.为解决配置知识共享及配置知识的语义表达问题,采用本体驱动的面向对象的思想构建产品配置约束网络结构模型,将该模型转化为分布式约束满足问题(Distributed Constraint Satisfaction Problem,DCSP)求解模型,从而可以准确、完全地描述产品零部件的结构及设计知识,并采用异步弱授权回溯算法进行约束求解,大大提高了求解的搜索效率和准确性.最后给出模型在水泵产品配置设计过程中的实际应用.     

约束可满足问题求解策略的改进和实验结果

通过对那些属于NP－Complete的约束可满足问题（如图着色、规划、SAT问题等）的求解实验，指出了局部搜索算法的局限性，由此给出改进的搜索策略．实验结果表明，应用改进的搜索策略使算法效率明显提高．     

约束满足问题求解及ILOG SOLVER系统简介

首先综述求解约束满足问题的基本算法和搜索策略, 然后介绍ILOG SOLVER求解系统提供的类和函数的基本组成, 并给出用该系统求解的两个地图着色示例.     

基于约束满足的板坯设计模型与求解方法

针对客户订单的重量需求为固定值、客户订单分配过程中有最小重量限制的板坯设计问题,建立了以最小化板坯数量为目标的约束满足模型.通过三划分问题的多项式归结,证明了该问题是强NP难的;针对问题的特殊性质,给出了变量选择策略和值选择策略;提出了基于约束满足技术的求解算法,并证明了算法的收敛性;通过数据实验对算法的有效性进行了验证.     

基于软约束满足理论的用户偏好建模方法

用户建模是电子商务领域的重要研究问题之一,但是到目前为止还没有非常有效的方法能够建模用户的动态偏好等特征。在分析电子商务领域用户偏好特征获取一般特点的基础上,提出基于实例的两阶段递增式用户偏好特征获取方法。并采用基于半环的软约束满足问题表示用户的各类偏好特征,将用户建模看成是潜在方案空间上施加一系列偏好约束的过程。提出不同的偏好约束类型以及利用偏好约束建立用户模型的过程,实现电子商务领域复杂用户偏好的灵活建模。     

约束满足问题在空间方向关系推理中的应用

约束满足问题是人工智能的一个研究领域,诸如查找、规划等问题都可转化为约束满足问题利用约束满足方法加以有效地解决。方向关系是空间关系的重要组成部分,用以确定空间对象的方位。本文应用约束满足问题的方法,利用空间方向关系约束的谓词形式构造X图和Y图来检查约束的一致性,给出了进行空间方向关系推理的一个算法。     

基于约束满足求解思路的卫星接收任务调度

针对地面站接收资源的组织和工作方式建立了一个资源配置图,在资源配置图的基础上进一步建立调度问题解空间的数学模型。在研究了一类约束满足问题之后,提出一种基于资源配置图的局部搜索解空间的多站多星接收任务调度算法,并分析了算法时间性能。     

一类约束满足问题及其算法

针对具有解析约束形式、同一变量多赋值的约束满足问题,提出了一种新的约束满足问题定义·通过一种特殊约束满足问题的研究提出一套建立在这个定义基础之上的概念和三种算法:整数规划法、不等式组法和直接求解不定方程法,详细研究了其中的第三种算法,并给出了最坏情况下的时间复杂度,从而能够比较清晰地描述一类约束满足问题的一般分析过程,揭示了约束满足问题同经典的整数规划、数论和整数环论的联系·     

基于约束满足方法求解热轧带钢库存匹配问题

针对现代钢铁企业生产管理中的客户订单与热轧带钢库存产品的匹配问题,在考虑规格、质量、等级以及生产工艺约束的基础上,建立了旨在最大化订单满足率且最小化匹配损失的约束满足模型.在对问题以及匹配对象特点进行分析的基础上,引入匹配损失矩阵作为订单与库存余材属性匹配差异的损失惩罚,考虑到问题的复杂性,采用基于变量选择和值选择的启发式算法求解模型的近优解,并通过数值实验对提出的算法进行了验证.     

结合Separator的约束满足问题树分解方法

基于树分解的回溯搜索算法, 结合separator分解算子提出一种新的搜索算法BTD⁺-MAC. 该算法在搜索时, 优先选择separator中的变量进行相容性检查和实例化, 由于树宽度的减小能提高约束传播的效率, 进而提高问题求解效率. 对几组benchmark问题进行测试, 测试结果表明, 该算法在问题求解效率上超过了MAC3rm算法和BTD-MAC算法.     

非二元约束满足问题的E-GENET求解原理

通过E-GENET的重定义,将非二元约束满足问题(NB-CSPs)转化为整数最小化问题,提出一类非二元变量约束关系的离散拉格朗日搜索模式(NB-LSDL)与算法,实现了基于NB-LSDL的E-GENET重构,为求解一般约束CSPs的最小冲突启发式修补方法提供新的理论依据,扩展了E-GENET处理问题的技术与手段.实验结果显示了方法的可行性与有效性.     

Knapsacks约束的弧相容改进算法

通过修改背包约束弧相容算法的数据结构,将点阵图改为有向图,解决了原背包约束弧相容算法中存在冗余计算和无效操作的问题,加快了算法对问题的求解效率.对比实验结果表明:在面对同一类问题时,因为数据结构更复杂,改进算法的初始化时间虽增加,但求解时间提高了20%~50%;在面对求解难度较高的问题时,改进算法能更好地缩减求解问题的时间.     

稀疏二元约束满足问题的环割集粒子群算法

提出了一个基于环割集的粒子群算法求解稀疏二元约束满足问题,把环割集和粒子群算法结合在一起,利用环割集减少粒子群算法中粒子的维数。用随机的稀疏二元约束满足问题进行实验,结果表明改进后的粒子群算法是有效的,迭代次数约为原算法的十分之一,运行时间比原算法运行时间少约7倍。     

一种基于几何推理、约束满足法的参数化设计系统的研究

提出了分阶段的、基于推理的、基于约束满足法的参数化设计方法:首先用草图方式输入原型图;其次增加结构约束、尺寸约束后分别进行推理,实现图形的变动设计.     

神经网络PDP系统中的CS问题

本文阐述PDP中的约束满足(Constraint Satisfaction,简记为CS)的一般概念及其在PDP中的解决,着重分析在PDP中的几个模型:Schema模型,Boltzmann机,Harmony理论,和它们的特征及局限性。     

一个激励约束博弈模型

本文分析了国有企业经营者的激励约束机制,建立了国有企业主管部门与经营者的博弈模型,利用博弈理论分析了双方的行为选择.为建立有效的经营者的激励约束机制进行了理论探讨,并且给出了具体的实施方法.