王孜文
- 作品数：4 被引量：10H指数：2
- 供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金吉林省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于环切割的约束满足问题求解算法被引量：7
- 2011年
- 该文首先给出一种无环约束满足问题的无回溯搜索算法Tree_Search,然后将环切割思想嵌入到目前最流行的MAC3 rm算法中,给出一种新算法CCS.CCS将原回溯搜索过程分为两部分:第1部分通过回溯搜索求解环切割集中变量,将原问题化简成一个满足弧相容的无环问题;第2部分通过无回溯的Tree_Search算法求解化简后的无环问题,改进了MAC3rm算法.证明了MAC3rm算法在环切割集上求得的局部解一定可以扩展为一个全局解,并且如果原问题无解,则MAC3rm算法在环切割集上找不到局部解.实验结果显示,CCS的效率在大多数情况下高于MAC3rm.在求解随机问题相变阶段的测试用例时,CCS的效率最高可以达到MAC3rm的140倍.Benchmark中几组问题的测试结果显示,CCS在整体上效率高于MAC,最高可以达到MAC3rm的100倍以上.
- 李占山李宏博张永刚王孜文
- 关键词：弧相容
- 基于动态值启发式的约束满足求解算法被引量：2
- 2011年
- 为提高约束满足问题的求解效率,提出了一种基于动态值启发式的约束满足问题求解算法。该算法在求解过程中吸收了以往启发式算法的优点,充分利用了预处理和弧相容检查阶段的信息。不但加入了变量启发式,而且在实例化变量时,对所有值的优先级进行动态的改变,从而实现了动态值启发式。比较了静态值启发式和动态值启发式的效率,分析了该算法的优缺点。通过随机问题标准库用例测试表明,该算法比经典主流算法具有更好的效率优势。
- 王孜文李占山艾阳李宏博
- 关键词：约束满足问题启发式算法
- 基于启发式的约束满足问题研究
- 约束满足问题是人工智能的一个重要研究方向,其研究结果在符号推理,系统诊断,资源调度以及产品配置等问题中有着广泛的应用。为了更好地对其进行求解,把弧相容概念引入到约束满足问题中来,用于BT框架之中,就是目前主流的CSP求解...
- 王孜文
- 关键词：人工智能约束满足问题弧相容
- 文献传递
- 基于AC-4的动态值启发式约束满足问题求解算法被引量：3
- 2011年
- 通过对弧相容算法AC-4的研究,提出了基于AC-4的动态值启发式约束满足问题求解算法MAC-DMSV。算法充分利用AC-4在初始化阶段建立的计数器信息,选择计数最大者为优先实例化的值。将此值启发式加入MAC算法之中,在MAC的相容性检查时,更新计数器的值,实现了动态值启发式。实验结果表明,MAC-DMSV算法比MAC和BT+MPAC算法具有更高的求解效率。
- 李占山王孜文艾阳李宏博
- 关键词：人工智能约束满足问题
