Notice bibliographique
Résumé
The constraint satisfaction problem is an NP-complete problem that provides a convenient framework for expressing many computationally hard problems. In addition, domain knowledge can be efficiently integrated into CSPs, providing a potentially exponential speedup in some cases. \n \nThe CSP is closely related to the satisfiability problem and many of the techniques developed for one have been transferred to the other. However, the recent dramatic improvements in SAT solvers that result from learning clauses during search have not been transferred successfully to CSP solvers. In this thesis we propose that this failure is due to a fundamental restriction of \\newtext{nogood \nlearning, which is intended to be the analogous to clause learning in CSPs}. This restriction means that nogood learning can exhibit a superpolynomial slowdown compared to clause learning in some cases. We show that the restriction can be lifted, delivering promising results. \n \nIntegration of nogood learning in a CSP solver, however, presents an additional challenge, as a large body of domain knowledge is typically encoded in the form of domain specific propagation algorithms called global constraints. Global constraints often completely eliminate the advantages of nogood learning. We demonstrate generic methods that partially alleviate the problem irrespective of the type of global constraint. We also show that \nmore efficient methods can be integrated into specific global constraints and demonstrate the feasibility of this approach on several widely used global constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».