Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-24945
Titel: Finding regions of local repair in hierarchical constraint satisfaction
Verfasser: Meyer auf'm Hofe, Harald
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 1997
Quelle: Kaiserslautern ; Saarbrücken : DFKI, 1997
SWD-Schlagwörter: Künstliche Intelligenz
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Report (Bericht)
Kurzfassung: Algorithms for solving constraint satisfaction problems (CSP) have been successfully applied to several fields including scheduling, design, and planning. Latest extensions of the standard CSP to constraint optimization problems (COP) additionally provided new opportunities for solving several problems of combinatorial optimization more efficiently. Basically, two classes of algorithms have been used for searching constraint satisfaction problems (CSP): local search methods and systematic tree search extended by the classical constraint-processing techniques like e.g. forward checking and backmarking. Both classes exhibit characteristic advantages and drawbacks. This report presents a novel approach for solving constraint optimization problems that combines the advantages of local search and tree search algorithms which have been extended by constraint-processing techniques. This method proved applicability in a commercial nurse scheduling system as well as on randomly generated problems.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-38478
hdl:20.500.11880/25001
http://dx.doi.org/10.22028/D291-24945
Schriftenreihe: Research report / Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz [ISSN 0946-008x]
Band: 97-05
SciDok-Publikation: 29-Jun-2011
Fakultät: Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Fakultät / Institution:SE - Sonstige Einrichtungen

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