Constraint satisfaction as global optimization
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/96820
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació1995-06
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
We present an optimization formulation for discrete binary CSP, based on the construction of a continuous function A(P) whose global maximum represents the best possible solution for that problem. By the best possible solution we mean either (i) a solution of the problem, if it is solvable, or (ii) a partial solution violating a minimal number of constraints, if the problem is unsolvable. This approach is based on relaxation labeling techniques used to enforce consistency in image interpretation. We have used a projected gradient ascent algorithm to maximize A(P) on the n-queens problem obtaining good results but with a high computational costs. To elude this problem, we have developed a heuristic for variable and value selection inspired in the direction in which A(P) is maximized. We have tested this heuristic with forward checking on several classes of CSP.
CitacióMeseguer, P., Larrosa, J. "Constraint satisfaction as global optimization". 1995.
Forma partLSI-95-24-R
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
1400191324.pdf | 1,375Mb | Visualitza/Obre |