constraint-programming

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    목표는 주입 함수 f: Int -> Term을 정의하는 것입니다. 여기서 Term은 새로운 정렬입니다. (declare-sort Term) (declare-fun f (Int) Term) (assert (forall ((x Int) (y Int)) (=> (= (f x) (f y)) (= x y)))) (check-sat) 이 타임

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    회의 일정을 잡아야하며, 매일 6 개의 수업과 10 명 이상의 강사가 14 일 동안 일정을 잡아야합니다. 일부 강사는 며칠 동안, 일부는 아니거나, 일부는 특정 날짜 또는 수업을 선호하고 일부는 더 이상 선호하지 않습니다. 나는 너무 많이 봤지만 그것에 대해 알기에는 좋은 자료를 찾을 수 없었습니다. 나는 그것을 배우고 싶다. 왜냐하면 내가 그것에 대해 아

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    CSP 맵 착색 문제 해결사를 작성합니다. Constraint (A, B)로 정의 된 제약 조건은 국가 A가 B 국가에 인접 해 있음을 의미합니다. 현재 손으로지도를 만들었지 만 알고리즘을 테스트하려면 큰지도가 필요합니다. 데이터를 쉽게 파싱 할 수있는 곳을 어디에서 알 수 있습니까? 이 같은 뭔가 나를 위해 이상적 일 것이다 : 도널드 Knuths Sta

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    문서에서 모순되는 점을 읽고 있습니다. 계획 값 범위는 계획 가변 가능한 계획 값들의 집합이다 : 한편 이 통로 연속 기획 변수가 가능하다는 것을 나타내는 것으로 보인다. 이 세트는 불연속 (예 : 행 1, 2, 3 또는 4) 또는 연속 (예 : 0.0과 1.0 사이의 임의의 이중)이 될 수 있습니다. 계획 변수를 정의 할 때 한편 , 당신은 값 세트로 사

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    C++ 또는 C#의 optaplanner/drools 플래너에 대한 비교 가능한 대안이 있습니까? 2007 년 아주 오래된 C# 포 테이션을 발견했습니다. 또는 C++/C#에서 NP 하드 최적화 문제를 어떻게 해결합니까?

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    제약 프로그래밍에서 다음 제약 조건을 어떻게 나타낼 수 있습니까? (Gurobi 또는 Comet에서 선호). S는 크기 n의 정수 배열입니다. 배열을 채우는 데 사용할 수있는 정수 집합은 1-k 범위에 있습니다. 사용할 수있는 각각의 정수에는 ci의 제약 조건이 있습니다. ci은 연속적인 정수의 최소 수인 i을 나타냅니다. 예를 들어 c1 = 3, c2 =

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    변수를 나중에 여러 원자에 바인딩하여 나중에 해당 원자 중 하나와 통일 될 수 있도록하고 싶습니다. u는 이러한 개념을보다시피 ?- X = (apple; pear), X = apple. X = apple. ?- X = (apple; pear), X = apple, X = pear. false. ?- X = (apple

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    나는 여러 작품이 SMT 이론의 결합을 다루려고 노력하고 있다는 것을 알고있다. 그러나 SMT-Lib 2.0 언어 (http://smtlib.cs.uiowa.edu/docs.html)는이 점에 관해서 아무 것도 말하지 않습니다. 제 질문은 그것을 지원하는지, 그리고 여러 이론을 동시에 사용할 수있는 기능을 제공하는 Solvers가 무엇입니까? 이 페이지를

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    이것은 순수 프로그래밍 질문입니다. 나는 여러 단어들을 가지고있다. 단어는 다양한 길이 (대부분 0)의 뒤에 일시 중지됩니다. 각 단어마다 확실한 점수가 있습니다. Lookahead 창에서 최적의 단어 범위를 선택하고 싶습니다. 전체적인 확실성이 낮을수록 (더 좋은 것은 33 번째 백분위가 더 좋음). 가장자리의 일시 중지 시간이 길수록 (최소값으로) 더

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    Ivan Bratkos의 Prolog 프로그래밍 인공 지능 4 판 편집을 따르고 있습니다. 현재 제약 논리 프로그래밍에 대해 읽었습니다. {Ta >= 0, Ta + 2 =< Tb, Ta + 2 =< Tc, Tb + 3 =< Td, Tc + 5 =< Tf, Td + 4 =< Tf}, minimize(Tf). SWI - 프롤로그 결과에 어떤 결과