Шектеуді қанағаттандыру проблемасы - Weighted constraint satisfaction problem - Wikipedia

Жылы жасанды интеллект және операцияларды зерттеу, а Шектелген қанағаттанушылық проблемасы (WCSP) а-ны жалпылау болып табылады шектеулерді қанағаттандыру проблемасы (CSP), мұнда кейбір шектеулер бұзылуы мүмкін (бұзушылық дәрежесі бойынша) және онда артықшылықтар шешімдер арасында көрсетуге болады. Бұл жалпылама нақты мәселелерді, атап айтқанда, тым шектеулі мәселелерді (ең болмағанда бір шектеуді бұзбай шешім табылмайды) немесе біз минималды шығындар шешімін тапқымыз келетін мәселелерді ұсынуға мүмкіндік береді (сәйкес а шығындар функциясы ) бірнеше ықтимал шешімдер арасында.

Ресми анықтама

Салмақты шектеулі желі (WCN) - бұл үшем ${ displaystyle langle X, C, k rangle}$ қайда ${ displaystyle X}$ - айнымалылардың ақырғы жиынтығы, ${ displaystyle C}$ - бұл жұмсақ шектеулердің ақырғы жиынтығы және ${ displaystyle k> 0}$ немесе натурал бүтін немесе ${ displaystyle infty}$ .

Әрбір жұмсақ шектеулер ${ displaystyle c_ {S} in C}$ тапсырыс жиынтығын қамтиды ${ displaystyle S}$ оның ауқымы деп аталатын айнымалылардың және бастап функциясы ретінде анықталады ${ displaystyle l (S)}$ дейін ${ displaystyle langle 0, ..., k rangle}$ қайда ${ displaystyle l (S)}$ мүмкін инстанциялар жиынтығы ${ displaystyle S}$ . Қандай сәтте ${ displaystyle I in l (S)}$ құны беріледі ${ displaystyle k}$ , яғни, ${ displaystyle c_ {S} (I) = k}$ , тыйым салынған дейді. Әйтпесе, тиісті шығындармен рұқсат етіледі (0 толығымен қанағаттанарлық).

WCSP-де, бағаланған CSP (VCSP) арнайы ішкі класы, шығындар нақты оператормен біріктіріледі ${ displaystyle oplus}$ ретінде анықталды: ${ displaystyle forall alpha, beta in langle 0, ..., k rangle, alpha oplus beta = min (k, alpha + beta)}$ . Ішінара кері ${ displaystyle oplus}$ болып табылады ${ displaystyle ominus}$ анықталды: егер ${ displaystyle 0 leq beta leq alpha$ , ${ displaystyle alpha ominus beta = alpha - beta}$ және егер ${ displaystyle 0 leq beta$ , ${ displaystyle k ominus beta = k}$ .

Жалпы жалпылықты жоғалтпай, нөлдік шектеудің болуы ${ displaystyle c _ { emptyset}}$ (шығындар), сондай-ақ бірыңғай шектеулердің болуы ${ displaystyle c_ {x}}$ әр айнымалы үшін ${ displaystyle x}$ деп болжануда.

Бір сәттің жалпы құны ${ displaystyle I in l (S)}$ жұмсақ шектеулер бойынша ${ displaystyle c_ {S}}$ , өзіндік құнын қосады ${ displaystyle I}$ қосулы ${ displaystyle c_ {S}}$ сондай-ақ нөлдік баға ${ displaystyle c _ { emptyset}}$ және бірыңғай шығындар ${ displaystyle I}$ айнымалылардың ${ displaystyle S}$ .

WCN-ті ескере отырып, WCSP-тің әдеттегі (NP-hard) міндеті - минималды шығындармен толық инстанцияны табу.

Екілік / үштік WCSP шешімі

Құнды аудару операцияларымен тәсіл

Шектілікті қанағаттандыру проблемасына (CSP) енгізілген түйін консистенциясы (NC) және доғаның дәйектілігі (AC) кейінірек WCSP аясында зерттелді, сонымен қатар доғалық консистенцияның ең жақсы формасы туралы бірнеше дәйектілік ұсынылды: Толық бағытты доға консистенциясы (FDAC),^[1] Экзистенциалды бағытты доғаның дәйектілігі (EDAC),^[2] Виртуалды доғаның дәйектілігі (VAC)^[3] және Оңтайлы жұмсақ доғаның консистенциясы (OSAC).^[4]

Осындай қасиеттерді қолдайтын алгоритмдер шектеулер арасында шығындарды қауіпсіз ауыстыруға мүмкіндік беретін эквивалентті сақтайтын түрлендірулерге (EPT) негізделген. Үш негізгі шығындарды аудару операциялары:

Жоба: шектеулерден біртектес шектеулерге шығындарды аудару
ProjectUnary: шығындарды унарлы шектеулерден нөлдік шектеулерге ауыстыру
Кеңейту: шығындарды бірыңғай шектеулерден шектеулерге ауыстыру

Трансформацияларды сақтаудың негізгі эквиваленттілігі.

Трансформацияларды сақтаудың эквиваленттік мақсаты - шығындарды нөлдік шектеулерге шоғырландыру ${ displaystyle c _ { emptyset}}$ және қосымша шығындармен тиімді инстанциялар мен құндылықтарды жою ${ displaystyle c _ { emptyset}}$ , бұл тыйым салынған шығыннан немесе табылған ең жақсы шешімнің құнынан үлкен немесе тең.

Құнды аудару операцияларынсыз тәсіл

Шығындарды аудару алгоритміне балама - алгоритм PFC-MRDAC^[5] бұл төменгі шекараны есептейтін классикалық тармақталған және байланысты алгоритм ${ displaystyle lb}$ іздеу ағашының әр түйінінде, бұл осы түйіннен алуға болатын кез-келген шешімнің бағасының төмен бағалануына сәйкес келеді. Табылған ең жақсы шешімнің құны болып табылады ${ displaystyle ub}$ . Қашан ${ displaystyle lb geq ub}$ , содан кейін осы түйіннен іздеу ағашы кесіледі.

N-ary WCSP шешімі

Жұмсақ шектеулер екілік немесе үштік болған кезде шығындарды аудару алгоритмдері нақты проблеманы шешуде әсіресе тиімді екендігі дәлелденді (проблемадағы шектеулердің максималды аритілігі 2 немесе 3-ке тең). елеулі мәселе, себебі тәуекел комбинаторлық жарылыс бақылануы керек.

Алгоритм деп аталады ${ displaystyle GAC ^ {w} -WSTR}$ ,^[6] қасиеттері әлсіз нұсқасын жалпылама доғалық дәйектіліктің (GAC) кеңейтілген шектеулерге экстенсивті түрде анықталған кортеждері мен олардың шығындарын тізімдеу арқылы қолдану ұсынылды.Бұл алгоритм екі техниканы біріктіреді, атап айтқанда: Қарапайым кестелік қысқарту (STR)^[7] және шығындарды аудару. Енді GAC-ке сәйкес келмейтін мәндер анықталады және мәндердің минималды шығындары есептеледі. Бұл әсіресе GAC құру үшін қажет проекциялық операцияларды тиімді орындау үшін өте пайдалы.

Эталондар

WCSP-тің көптеген эталондары қол жетімді http://costfunction.org/kz/benchmark^[8] және т.б. http://www.cril.univ-artois.fr/~lecoutre/benchmarks.html.

Сондай-ақ қараңыз

Әдебиеттер тізімі

^ М.Купер. Бұлыңғыр немесе бағаланған шектеулерді қанағаттандыру кезінде азайту операциялары. Fuzzy Sets andSystems, 134 (3): 311-342, 2003 ж.
^ С. де Гиври, Ф. Герас, М. Зитницки және Дж. Ларроса. Доғаның экзистенциалды консистенциясы: өлшенген CSP-де доғаның толық консистенциясы. Іс жүргізу барысында IJCAI ’05, 84–89 беттер, 2005 ж.
^ М.Купер, С.Де Гиври, М.Санчес, Т.Шиекс, М.Зитницки. Салмақты CSP үшін виртуалды доғаның дәйектілігі. Іс жүргізу барысында AAAI ’08, 253-258 беттер, 2008 ж.
^ М.Купер, С.де Гиври, М.Санчес, Т.Шиекс, М.Зитницки және Т.Вернер. Жұмсақ доғаның консистенциясы қайта қаралды. Жасанды интеллект, 174 (7-8): 449-478, 2010.
^ Фрейдер мен Р.Дж. Уоллес. Жартылай шектеулерді қанағаттандыру. Жасанды интеллект, 58 (1-3): 21-70, 1992 ж.
^ Лекутр, Н.Париж, О.Руссель, С.Табари. Жұмсақ үстел шектеулерін тарату. CP’12 еңбектерінде, 390-405 беттер, 2012 ж.
^ C. Лекутр. STR2: кестені шектеу үшін оңтайландырылған қарапайым кестелік қысқарту. Шектеу, 16 (4): 341-371, 2011 ж.
^ Бұл веб-сайттың мақсаты эталондық және оқу материалын ұсынуда шығындар функционалды желісін дамыту, шешімді демо, шектеулі бағдарламалау аясында қолданылатын шығындар функциясы туралы мақалаларға сілтеме жасау.

[1] М.Купер. Бұлыңғыр немесе бағаланған шектеулерді қанағаттандыру кезінде азайту операциялары. Fuzzy Sets andSystems, 134 (3): 311-342, 2003 ж.

[2] С. де Гиври, Ф. Герас, М. Зитницки және Дж. Ларроса. Доғаның экзистенциалды консистенциясы: өлшенген CSP-де доғаның толық консистенциясы. Іс жүргізу барысында IJCAI ’05, 84–89 беттер, 2005 ж.

[3] М.Купер, С.Де Гиври, М.Санчес, Т.Шиекс, М.Зитницки. Салмақты CSP үшін виртуалды доғаның дәйектілігі. Іс жүргізу барысында AAAI ’08, 253-258 беттер, 2008 ж.

[4] М.Купер, С.де Гиври, М.Санчес, Т.Шиекс, М.Зитницки және Т.Вернер. Жұмсақ доғаның консистенциясы қайта қаралды. Жасанды интеллект, 174 (7-8): 449-478, 2010.

[5] Фрейдер мен Р.Дж. Уоллес. Жартылай шектеулерді қанағаттандыру. Жасанды интеллект, 58 (1-3): 21-70, 1992 ж.

[6] Лекутр, Н.Париж, О.Руссель, С.Табари. Жұмсақ үстел шектеулерін тарату. CP’12 еңбектерінде, 390-405 беттер, 2012 ж.

[7] C. Лекутр. STR2: кестені шектеу үшін оңтайландырылған қарапайым кестелік қысқарту. Шектеу, 16 (4): 341-371, 2011 ж.

[8] Бұл веб-сайттың мақсаты эталондық және оқу материалын ұсынуда шығындар функционалды желісін дамыту, шешімді демо, шектеулі бағдарламалау аясында қолданылатын шығындар функциясы туралы мақалаларға сілтеме жасау.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]