Problema De Satisfação De Restrições

Problemas de satisfação de restrições (CSP), por tua sigla em inglês, são problemas matemáticos definido como um conjunto de equipamentos, tal que o estado tem que satisfazer um número de restrições ou limitações. Os CSP representa as entidades de um defeito como uma coleção homogênea finita de restrições a respeito as variáveis, que são resolvidas por métodos de satisfação de restrições.

Os CSP são o assunto de uma intensa busca em Inteligência Artificial e Pesquisa de operações, dado que a generalidade na sua formulação dá um começo essencial para ver e definir dificuldades de tipos diversos. Os CSP frequentemente salientam vasto dificuldade, exigindo uma combinação de métodos heurísticos e procura combinatória pra ser resolvidos em um tempo razoável. A dificuldade de satisfatibilidade booleana (SAT), o Satisfiability Modulo Theories (SMT) e answer set de programação (ASP) são capazes de ser grosseiramente modelado como uma maneira de problema de alegria de restrições. Exemplos de dificuldades acessível que podem ser modelados como um dificuldade de felicidade de restrições.

De uma maneira geral, dificuldades de restrições podem ser mais difíceis, e não conseguem ser expressas em cada um desses sistemas simples. Exemplos da vida real são Planejamento e Alocação de recursos. Uma solução é uma avaliação que eu localizei-me com todas as restrições.

As dificuldades de felicidade de restrições em um domínio finito são resolvidos tipicamente usando uma forma de algoritmo de procura. As técnicas mais usadas são variantes de pesquisa com retrocesso cronológico (abaixo no passo de simplificação), propagação de restrições, e pesquisa ambiente. Retrocesso cronológico é um algoritmo recursivo. Mantém um mapeamento parcial das variáveis. Inicialmente, todas as variáveis estão sem referir. Em cada passo, uma variável é selecionada, e todos os possíveis valores são atribuídos à alterável fundamentado em turnos. Para cada valor, a consistência da afectação parcial é verificada com relação às restrições; em caso de consistência, um chamado recursivo é acontecimento.

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Quando todos os valores foram testados, o algoritmo faz abaixo no passo de simplificação. Neste algoritmo essencial com retrocesso cronológico, a consistência é definida como a euforia de todas as restrições, onde as variáveis são incluídas. Existem muitas variantes abaixo no passo de simplificação. Backmarking melhora a competência da verificação de consistência. Backjumping permite guardar porção da pesquisa por abaixo no passo de simplificação “mais de uma modificável” em alguns casos. Aprendizagem por restrições infere e guarda de recentes restrições que conseguem ser usadas logo depois pra evitar divisão da busca. Look-ahead é assim como frequentemente usado em abaixo no passo de simplificação pra tentar prever o efeito de selecionar uma oscilante ou valor, por conseguinte, designar algumas vezes, com antecedência, no momento em que é satisfasible ou insatisfasible um subproblema.

As técnicas de propagação de restrições são métodos usados pra modificar um problema de satisfação de restrições. Mais específico, são métodos que forçam uma maneira de consistência ambiente, que são condições relacionadas com a consistência de um grupo de variáveis e/ou restrições.

Propagação de restrição tem diversos usos. Primeiro, muda a dificuldade no outro, que é equivalente todavia, geralmente, mais simples de resolver. Segundo, você poderá testar a satisfatibilidade ou a insatisfacibilidad de problemas. Em geral, não há garantia de que isto aconteça; mas, a toda a hora acontece para algumas formas de propagação de restrições e/ou pra alguns tipos de dificuldades específicos. As maneiras mais conhecidas e usadas de consistência local são consistência de arco, consistência de hiper-arco, e consistência de caminho. O procedimento de propagação de restrição mais popular é o algoritmo AC-3, o qual proporciona a consistência de arco.

Os métodos de pesquisa recinto são algoritmos de satisfatibilidade incompleta. Eles conseguem encontrar uma solução pra o problema, porém não podem encontrá-lo mesmo se a dificuldade é satisfasible. Eles trabalham melhorando iterativamente um mapeamento completo das variáveis. Em cada passo, um menor grupo de variáveis lhes são alterados os valores, com o objectivo de acrescentar o número de restrições que satisfazem a atual atribuição.

O algoritmo Min-Conflitos é específico de busca ambiente pra CSPs baseado por esse começo. Na prática, busca local parece funcionar bem quando estas modificações são bem como afetados por uma seleção aleatória. CSPs são estudados também pela Teoria da dificuldade computacional. Uma pergunta sério é se para cada conjunto de relações, o conjunto de todos os CSPs que poderá ser representado usando só as relações escolhidas nesse conjunto estão em P ou NP-completo. Se o teorema Dicotomia é legítimo, assim CSPs apresenta um dos subconjuntos maiores populares de NP que evitam problemas NP-intermediário, cuja subsistência foi demonstrada pelo teorema de, por exemplo, ladner perante a hipótese de que P ≠ NP.