约束编程中多重集变量的字典序界比较
人工智能
2011-06-30 v1
摘要
约束编程中的集合变量和多重集变量通常使用子集界来表示。然而，这是一种较弱的表示方法，忽略了集合的潜在有用信息，例如其基数。对于集合变量，长度-字典序（LL）表示法成功地提供了长度（基数）和字典序位置的信息。对于元素可重复的多重集变量，我们考虑了考虑额外信息的更丰富的表示。我们研究了八种不同的表示方法，根据八种不同的排序维护界：长度-(反)字典序（LL/LC）、种类-(反)字典序（VL/VC）、长度-种类-(反)字典序（LVL/LVC）和种类-长度-(反)字典序（VLL/VLC）排序。这些表示整合了关于基数、种类（多重集中不同元素的数量）以及在某种全序中位置的信息。理论和实证比较表明，八种表示的表达能力和紧凑性方面，长度-种类-(反)字典序（LVL/LVC）和种类-长度-(反)字典序（VLL/VLC）通常在约束传播后给出更紧的界。我们实现了八种表示，并将其与带基数和种类推理的子集界表示进行了评估。结果表明，它们提供了显著更好的剪枝和运行时间。
引用
@article{arxiv.1106.5890,
title = {A Comparison of Lex Bounds for Multiset Variables in Constraint Programming},
author = {Yat-Chiu Law and Jimmy Ho-Man Lee and May Hiu-Chun Woo and Toby Walsh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1106.5890},
year = {2011}
}
备注
7 pages, Proceedings of the Twenty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-11)