吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (06): 1615-1620.doi: 10.7964/jdxbgxb201306029

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结合Survivors-first学习型值排序的自适应分支求解

王海燕1,2,3, 欧阳丹彤1,2, 张永刚1,2, 张良1,2   

  1. 1. 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012;
    2. 吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室, 长春 130012;
    3. 吉林师范大学 计算机学院, 吉林 四平 136000
  • 收稿日期:2012-09-29 出版日期:2013-11-01 发布日期:2013-11-01
  • 通讯作者: 张永刚(1975-),男,副教授,博士.研究方向:约束推理,约束求解.E-mail:zhangyg@jlu.edu.cn E-mail:zhangyg@jlu.edu.cn
  • 作者简介:王海燕(1980-),女,讲师,博士研究生.研究方向:约束程序设计.E-mail:jlsdwhy_0820@sina.cn
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(61133011,60973089,61003101,61170092, 61170314, 41172294).

Adaptive branching constraint solving with survivors-first learning value ordering heuristics

WANG Hai-yan1,2,3, OUYANG Dan-tong1,2, ZHANG Yong-gang1,2, ZHANG Liang1,2   

  1. 1. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China;
    2. Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering for Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China;
    3. College of Computer, Jilin Normal University, Siping 136000, China
  • Received:2012-09-29 Online:2013-11-01 Published:2013-11-01

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373

摘要：

针对单一的自适应分支启发式无法充分发挥自适应约束求解的优势这一问题,将自适应分支策略与学习型值启发式Survivors-first相结合,提出了AdaptBranchsurv算法。最后,针对几类典型的Benchmark问题进行测试,结果表明:AdaptBranchsurv算法能显著提高约束求解的效率。

关键词: 人工智能, 约束满足问题, 自适应约束求解, 自适应分支, 学习型值排序启发式

Abstract:

The separate adaptive branching heuristics can not give full play to the advantages of adaptive constraint solving's expertise.To overcome this shortcoming,a new algorithm,AdaptBranchsurv,is proposed, which combines the Survivors-first learning value ordering heuristics with adaptive branching scheme.The experimental results of some typical Benchmark problems show that the proposed algorithm AdaptBranchsurv can significantly improve the efficiency of constraint solving.

Key words: artificial intelligence, constraint satisfaction problems, adaptive constraint solving, adaptive branching, learning value ordering heuristics

中图分类号: 

  • TP31

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