constraint-satisfaction

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저는 프로그래밍에있어서 매우 새롭기 때문에 누군가가 저에게 올바른 방향으로 나를 가리킬 수 있기를 희망합니다. 나는 ~ 2400 명으로 구성된 목록을 가지고 있으며 각 사람은 적어도 23 가지 조건 중 하나를 가지고 있습니다 (각 사람의 상태는 조건이있는 경우 1, 그렇지 않은 경우 0 중 하나입니다). E.G. Jon의 조건이 1, 5, 6이면 Jon의

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모델링 : 효율적으로 하위 집합 선택 모델

Optaplanner를 사용하여 모델링하고 해결하려는 문제는 스포츠 팀 (여기 : 축구)의 명단을 만드는 문제입니다. 즉 : 사용 가능한 모든 플레이어 중에서 몇 가지 기준에 따라 11을 선택하십시오. 유효한 솔루션을 정의하기 위해 하드/중간/소프트 점수를 사용하고 있습니다. 정확히 한 명의 골키퍼가 명단에 나와 있어야한다는 엄격한 기준. 플레이어가 선택된

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최적의 4 워드 배치 내부 임의로 크기의 그리드

문제 문 : 네 단어를 감안할 때 , 격자의 영역은 가능한 한 작게되도록 사각형의 M 행 N 그리드 내부에 배치합니다. 단어는 표의 왼쪽에서 오른쪽으로 그리고 위에서 아래로 실행되어야합니다. 글자는 겹칠 수 있지만 추가 단어는 형성 될 수 없습니다. 모든 단어는 하나의 거대한 사슬에서 서로 연결되어야합니다. "1, 2, 3 및 4"의 4 단어로 구성 할 수

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프롤로그 내가 프롤로그에서 무력이 같은 모든 가능한 계산을 얻을 수 있는지 궁금 해서요 산술

에 대한 모든 가능성주고 받기 : 경우 6 is Z + Q Z = 1 Q = 5 Z = 2 Q = 4 Z = 3 Q = 3

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Gecode의 공간에서 변수 목록 가져 오기

Gecode는 진행중인 제약 조건 만족 문제를 나타 내기 위해 Space을 사용합니다. 결정 지점에 도달 할 때마다 Space이 복사됩니다. 진행중인 공간에 대한 분석을 수행하고 싶습니다. 특정 Space에 등록 된 변수, 제약 조건 목록을 얻는 방법이 있습니까? API 문서는 그러한 메소드를 제공하지 않는 것 같습니다.

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많은 변수로 시간 설정 문제 해결하기

변수 클래스 (~ 100), 객실 (20), 용어 (8) 및 평일 (5)으로 구성된 고전적인 시간 지정 문제가 있습니다. 문제를 단순화하기 위해 다음과 같이 제한 사항을 줄입니다. 하루는 9 시간입니다. 일부 수업은 학생에게 필수이며, 1,3,5,7 (및 2,4,6,8)의 필수 수업은 서로 겹치지 않아야합니다. 클래스 일부는 3 어떤 클래스가 특정 객실에

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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

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minisat 모든 SAT 솔루션을 효율적으로 찾는 방법

이 link에 설명 된 방법을 사용하여 모든 솔루션을 찾는 방법을 찾았습니다. 정상적으로 작동하지만 느립니다. i_e 시작부터 제약 조건을 다시 계산할 때 이전 계산을 활용하지 않습니다. 이제이 link에서 MiniSat을 라이브러리로 사용하여 모든 솔루션을 찾는보다 효율적인 방법을 발견했습니다. 그러나 방법은 거기에서 기술되지 않는다. 모든 SAT 솔루션

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파싱되지 않은 AST <O (exp (n))?

추상적 문제 설명 : I 파싱되면 다시 동일한 AST를 생성하는 AST로부터 토큰 스트림을 생성하는 수단 unparsing, 볼때. 그래서 parse(unparse(AST)) = AST이 있습니다. 이것은 동일한 AST를 생성하는 유효한 구문 분석 트리를 찾는 것과 같습니다. 이 언어는 변형을 사용하여 context freeS-attributed 문법으로

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불확실성에 대한 제약 조건 만족

제약 조건의 만족도를 항상 확인할 수있는 문제를 해결하려고합니다. 나는 유연한 제약 조건 만족에 대한 많은 논문을 찾을 수 있지만 그건 내가 원하는 것만은 아니다. 여기 예가 있습니다 : P(Jim likes Cheese) = 0.8 P(Joe likes Cheese) = 0.5 P(Sam likes Cheese) = 0.2 P(Jim and Sam