A comparison of several enumerative algorithms for Sudoku
Notice bibliographique
Résumé
Sudoku is a puzzle played of an n × n grid where n is the square of a positive integer m. The most common size is n=9. The grid is partitioned into n subgrids of size m × m. The player must place exactly one number from the set N={1, …, n} in each row and each column of as well as in each subgrid. A grid is provided with some numbers already in place, called givens. In this paper, some relationships between Sudoku and several operations research problems are presented. We model the problem by means of two mathematical programming formulations. The first one consists of an integer linear programming model, while the second one is a tighter non-linear integer programming formulation. We then describe several enumerative algorithms to solve the puzzle and compare their relative efficiencies. Two basic backtracking algorithms are first described for the general Sudoku. We then solve both formulations by means of constraint programming. Computational experiments are performed to compare the efficiency and effectiveness of the proposed algorithms. Our implementation of a backtracking algorithm can solve most benchmark instances of size 9 within 0.02 s, while no such instance was solved within that time by any other method. Our implementation is also much faster than an existing alternative algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».