基于ParetoHeu和实例化失败统计的关联启发式方法

摘要：

变量排序启发式是约束规划求解约束满足问题中的一项关键技术,对求解效率有着重要影响.为进一步提高基于关联的变量排序启发式方法CRBS对问题求解的效率和能力,提出了一种基于ParetoHeu和实例化失败统计的关联启发式PICRBS.PICRBS采用源于帕累托最优的启发式组合方式ParetoHeu,将CRBS与经典的通用启发式dom/wdeg进行结合,同时加入基于实例化失败次数的权值统计方法,为问题求解选择最有可能导致搜索发生回溯的变量.实验结果显示,针对多个问题实例,该方法在问题求解效率上高于CRBS和主流变量排序启发式.

关键词：约束规划、变量排序启发式、帕累托最优、关联启发式、约束满足问题

所属期刊栏目：56

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;辽宁省教育厅一般科研项目;辽宁省教育厅青年基金

在线出版日期：2020-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：57-64