带条件、析取与不确定性的时序网络可控性的复杂度界
人工智能
2019-01-09 v1
摘要
在时序规划中，使用许多不同的时序网络形式体系来建模现实世界情形。这些形式体系各自具有不同的特征，影响判断底层时序约束网络是否一致的计算难易程度。虽然许多较简单的模型已从计算复杂度角度得到充分研究，但为结合多种特征的高级模型所开发的算法具有非常宽松的复杂度界。本文中，我们为带条件、析取和时序不确定性的时序网络的强可控性、弱可控性和动态可控性检查提供了紧完备性界。我们的工作揭示了这些不同结构之间的一些细微差异，并且值得注意的是，确立了所有这些问题均可在PSPACE中计算的保证。
引用
@article{arxiv.1901.02307,
title = {Complexity Bounds for the Controllability of Temporal Networks with Conditions, Disjunctions, and Uncertainty},
author = {Nikhil Bhargava and Brian Williams},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.02307},
year = {2019}
}