A New Parallel GA-Based Method for Constraint Satisfaction Problems
Notice bibliographique
Résumé
Despite some success of Genetic Algorithms (GAs) when tackling Constraint Satisfaction Problems (CSPs), they generally suffer from poor crossover operators. In order to overcome this limitation in practice, we propose a novel crossover specifically designed for solving CSPs including Temporal CSPs (TCSPs). Together with a variable ordering heuristic and an integration into a parallel architecture, this proposed crossover enables the solving of large and hard problem instances as demonstrated by the experimental tests conducted on randomly generated CSPs and TCSPs based on the model RB. We will indeed demonstrate, through these tests, that our proposed method is superior to the known GA-based techniques for CSPs. In addition, we will show that we are able to compete with the efficient MAC-based Abscon 109 solver for random problem instances as well as those instances taken from Lecoutre’s CSP library. Finally, we conducted additional tests on very large consistent and over constrained CSPs and TCSPs instances in order to show the ability of our method to deal with constraint problems in real time. This corresponds to solving the CSP or the TCSP by giving a solution with a quality (number of solved constraints) depending on the time allocated for computation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».