2
Least-Constraining-Value คืออะไร
ในปัญหาความพึงพอใจของข้อ จำกัด ฮิวริสติกสามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของตัวแก้ปัญหาแบบ bactracking ฮิวริสติกที่ได้รับโดยทั่วไปสามตัวสำหรับนักแก้ปัญหาการย้อนรอยอย่างง่ายคือ: ค่าต่ำสุดที่เหลืออยู่ (จำนวนค่ายังคงใช้ได้สำหรับตัวแปรนี้) ฮิวริสติกระดับ (จำนวนตัวแปรอื่น ๆ ที่ได้รับผลกระทบจากตัวแปรนี้) Least-constraining-value (ค่าใดจะทำให้ค่าอื่น ๆ ส่วนใหญ่สำหรับตัวแปรอื่น ๆ ) สองอันแรกค่อนข้างชัดเจนและใช้งานง่าย ก่อนอื่นให้เลือกตัวแปรที่มีค่าน้อยที่สุดในโดเมนและหากมีความสัมพันธ์ให้เลือกตัวแปรที่มีผลต่อตัวแปรอื่น ๆ ส่วนใหญ่ ด้วยวิธีนี้หากขั้นตอนหลักในตัวแก้ปัญหาเลือกการมอบหมายที่ไม่ดีคุณมีโอกาสพบได้เร็วขึ้นและประหยัดเวลาหากคุณเลือกตัวแปรที่มีค่าน้อยที่สุดที่เหลือซึ่งส่งผลต่อสิ่งอื่น ๆ ส่วนใหญ่ สิ่งเหล่านี้เรียบง่ายชัดเจนและใช้งานง่าย ค่าที่ จำกัด น้อยที่สุดไม่ได้กำหนดไว้อย่างชัดเจนทุกที่ที่ฉันมอง ปัญญาประดิษฐ์: วิธีการที่ทันสมัย (Russel & Norvig) เพิ่งพูดว่า: มันชอบค่าที่ออกกฎตัวเลือกน้อยที่สุดสำหรับตัวแปรใกล้เคียงในกราฟข้อ จำกัด การค้นหา "ค่า จำกัด อย่างน้อยที่สุด" ปรากฏเฉพาะการนำเสนอภาพนิ่งของมหาวิทยาลัยจำนวนมากตามหนังสือเล่มนี้เท่านั้นโดยไม่มีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการทำอัลกอริธึม ตัวอย่างเดียวที่ให้สำหรับฮิวริสติกนี้คือกรณีที่ตัวเลือกหนึ่งค่ากำจัดตัวเลือกทั้งหมดสำหรับตัวแปรข้างเคียงและตัวเลือกอื่นไม่ได้ ปัญหาของตัวอย่างนี้คือมันเป็นกรณีเล็กน้อยซึ่งจะถูกกำจัดทันทีเมื่อการตรวจสอบการมอบหมายที่อาจเกิดขึ้นนั้นสอดคล้องกับข้อ จำกัด ของปัญหา ดังนั้นในตัวอย่างทั้งหมดที่ฉันสามารถหาได้ฮิวริสติกที่มีข้อ จำกัด น้อยที่สุดไม่ได้มีประโยชน์ต่อประสิทธิภาพของตัวแก้ปัญหา แต่อย่างใดยกเว้นผลกระทบเล็กน้อยจากการเพิ่มการตรวจสอบซ้ำซ้อน สิ่งเดียวที่ฉันคิดได้ก็คือการทดสอบการกำหนดค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปรข้างเคียงสำหรับการมอบหมายแต่ละครั้งและนับจำนวนการมอบหมายที่เป็นไปได้ของเพื่อนบ้านที่มีอยู่สำหรับการมอบหมายที่เป็นไปได้ของแต่ละตัวแปรจากนั้นเรียงลำดับค่าสำหรับตัวแปรนี้ …