1、 毕业设计综合设计报告 学生姓名：学生姓名： 学学 号：号： 专专 业：业： 自动化 设计题目：设计题目： 基于半环约束的限制优化诊断 指导教师：指导教师： 基于半环约束的限制优化诊断 整体思路整体思路 约束优化在人工智能中是中心问题。针对这个课题我构造了在点阵基础上的作为限制优 化问题基于模型的诊断。我将展示基于软约束的框架工作，称之为半环约束。被良好设计的 精确属性半环约束，我将展示它如何在一个框架工作中被半环限制满足问题所获取,在把诊 断问题分解为树形结构和运用动态程序中， 被良好定义的半环限制满足问题的精确属性允许 设计一个有效的解决方法。 许多问题在人工智能中被构造成优化问题， 任务
2、是给一个变数组找一个最好的分配方式， 如此，一套约束被满足。形式主义为软的约束19，2目的在于更加接近的实现约束优化和 限制问题。这个元素可以被阐释由于重量，成本，效用，可能性，或优先权。一个一般骨架 为软半环约束2被基于一个半环。半环行动各自规划和联合。 技术示范基于模型诊断， 在由点阵偏好结构和强约束组成的普通优化问题， 能构成半环约 束，全球目标函数和偏爱水平控制。它提高实际效用的半环约束，将领框架结构，不一样的 概念的基于模型诊断（最小基本诊断，最小子集诊断，概率的诊断)能容易获得由选择一个 合适的半环。在这个过程中，我利用基于模型诊断中的假设作为优化问题的特殊资产。 为传统约束满足问
3、题，当地协调技术【14】提供最有效的解决问题方法。半环约束的精 确属性保证了当地协调是适用的， 除了它在树结构评价方案中被组织成直接协调。 详述前期 工作6，7，13， 基于树分解和即时动态程序为解决半环约束满足问题我提供了一个算法， 它能用于有效计算诊断问题的大量初始解。 1 各个模块简介 部分 1 定义在点阵下基于模型的优化限制诊断。部分 2 回顾 C 半环约束。部分 3 提出在点 阵基础上构造优化约束框架，以 C 半环作为特殊诊断，在全部目标函数下定义条件。部分 4 提出基于树分解和动态程序的有效解决 C 半环的算法。部分 5 展示二诊断算法和三层树结 构，这可被看做是基于 C 半环限制
4、约束的特殊例子。 1 在点阵基础上的优化限制诊断 定义 1(约束系统)一个约束系统，一个元组=x1， 。 。 。 ，一个变数组d1， 。 。 。 ，一套精 确的定义，f 为返回整型值的函数=f1， 。 。 。 ，一套约束。约束 f 定义了一些功能允许可控变 量和不可控变量的值。 例如，布尔多核线路21可以被构造作为一个有不同变量值的约束系统，f 为返回整型值 的函数，变量从 a 到 z 在0，1中取值，而变量 o1 到 a2 从G,B中取值，如果一个变量完 好，那么它正确的形式是布尔变量。如果一个元素被破坏，那么它的行为没有任何假设。这 个“未知的模式”捕获约束的悬挂概念，暂且，我们假设观察值包含在一系列约束中。我们 会回来研究他们如何在运行时被加入。 第 1 点。布尔多层例子由三输入或门和二输入与门。输入，输出值可以被直接观察出。 接下来，我们用 t Y 表示子集变量 Y 来表示元组 T 的坐标。给一个约束系统 c 一个子 集的变量
