constraint-programming

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프롤로그 제약 논리 프로그래밍 - 목록의 요소가 다른지 확인하십시오 (목록 목록)

나는이 운동을 얼마간하고 있습니다. 내가 이루고자하는 목표는 다음과 같습니다. 목록이 있으면 모든 요소가 다른지 확인하십시오. 예를 들면 : EX1 - L=[[1,2,3],[3,2,1],[2,1,3]], check_diff(L). %must return true EX2 - L=[[1,2,3],[2,3,1],[2,1,3]], check_diff(L).

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체크 1 행렬 Z 주어

#minizinc 행렬의 열 [N, m]에서 얼마나 많은 행렬의 이 경우 k = 1로 주어 지므로 열에 2 "1", "number of 1"> k가 있으므로 문제는 만족스럽지 않아야합니다. 이 방법으로 시도했지만 작동하지 않습니다. constraint forall(i in n, j in m) forall(k in n) k<=(Z[i,j]\/Z[k,j])

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제한된 사용 최적화 - 지역 사회 봉사 조직을위한 최적의 자원 봉사자 스케줄 작성

저는 지역 사회 봉사 단체의 프로그램 매니저로서 자원 봉사를하는 대학생입니다. 내 일의 한 가지 중요한 부분은 (텍스트와 이메일을 통해 저에게 제출 된) 자원 봉사 일정을 tutee 일정 (Google 양식을 통해 교사가 제출 한)과 일치시키는 것입니다. 지난 2 년 동안 요청한 시간대를 엑셀 시트 및 색상 코딩을 사용하여 자원 봉사자의 사용 가능성과 수동

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구문 분석시 Option Type의 인스턴스 란 무엇입니까?

소개 옵션 유형, Minizinc의 specification 말한다 (초 6.6.3.) : 개요. opt 유형 생성자를 사용하여 정의 된 옵션 유형은 거기에 있거나 없을 수도있는 유형을 정의합니다. 이것들은 유형에 하스켈 implicity의 새 유형 <>을 추가하는 Maybe 유형과 유사합니다. [...] 초기화. opt 유형 변수는 인스턴스 타임에 초기화

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초코의 복잡한 변수

복잡한 변수가 제약 조건을 충족시키는 지 Choco를 확인하는 방법은 무엇입니까? 예를 들어, I는 구성 다음 목록 경우 : int[][] configurations = new int[][] { {20, 24, 10, 3, 4}, {20, 13, 1, 3, 4}}; CONFIG1 = {20, 24, 10, 3, 4} 및 config

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Minizinc lazyfd 솔루션이 제한을 무시합니다.

문제는 일부 사람들이 고정 된 크기의 그룹으로 골프를 치는 일정을 찾는 것입니다. 모든 플레이어가 한 번에 한 그룹에 속해 있음을 보장해야합니다. 여기 내 코드입니다 : int: gr; % number of groups int: sz; % size of groups int: we; % number of weeks int: n=gr*s

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프롤로그의 CSP : N.이 들어 내가 쓸 수 적은 인스턴스화 카운터

이클립스 프롤로그를 사용하고 내가 변수 X가 가정 X는 알려진 수보다 작아야와 제약 조건보다 : X #< N 을 그래서 때마다 X를 위의 일시 중단 된 술어가 실패 할 경우 N보다 큰 수로 인스턴스화됩니다. 그러나 카운터 C가 0부터 시작하면 검색 중에 증가하고 N을 초과하면 실패합니다. 예를 들어 값이 도메인에서 선택되고 제약 조건이 N 시간을 초과하

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Choco Solver 수학 표현 생성

Choco solver을 사용하여 여러 가지 제약 조건을 만족하는 수학 문제를 생성하는 Java 프로그램을 작성하고 싶습니다. 문제는 다음과 같은 형태로 가지고 가야 : x @ y ∆ z = r 을 여기서 x, & zy 그들 중 하나가 두 자리 인으로, 서로 반드시 차이가 양의 정수이다 나머지 두 자리는 1 자릿수입니다. @ &또는 * (모두 같은 연산

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카디널리티 제약

MiniZinc 제약 해결사 사용하여 매우 쉽게 cardinality constraints을 표현할 수 내장 sum() 기능 : 카디널리티 제약 조건이 충족 % This predicate is true, iff 2 of the array % elements are true predicate exactly_two_sum(array[int] of var b

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Choco Solver - 런타임이 극히 오래 걸리는 경우 가장 근접한 솔루션을 얻으려고합니까 (대부분의 제약 조건을 충족합니까)?

Choco Solver에서 솔루션을 찾는 데 시간이 오래 걸릴 수있는 경우 가장 가까운 솔루션 (지금까지 대부분의 제약 조건을 충족하지만 모든 제약 조건을 충족하지 못할 수있는 솔루션)을 어떻게 얻습니까? 예를 들어, 솔루션을 찾기 위해 Model.getSolver(). solve()를 실행하는 중이고 솔루션을 찾을 수 없음에도 불구하고 충분히 길게 잡았다