人工智能:約束傳播-資源規劃問題的解決思路

解決問題的方式有多種,之前介紹過在解空間中用搜索技術來尋找合適的答案。解決問題本質上也是從解空間中的眾多解中找到那個最適合的,雅虎、百度、谷歌都是利用搜索技術來找答案的典型創業成功的案例。除了搜索還有沒有其他的方式找到答案呢?還有一種方式,那就約束傳播技術。

約束傳播有點像動態規劃,它會有一個約束庫,每走一步都會檢索庫中的約束條件,查看是否滿足。最典型的地圖染色問題:用四種顏色填充地圖,要求相鄰的省份顏色不同。比如美國地圖,有50多個州,每個州有四種選擇那就是至少4^50(2^100)種選擇,如果用搜索算法來解的化將是災難性的。這時候如果用約束傳播的機制,就是從某一個州開始任選一種顏色填充,然後檢查約束是否滿足,不滿足約束的回溯上一步將會大大提高計算效率,它核心思想是不要求全局的信息,通過局部計算就可以達到全局的最優,核心就是檢查約束是否滿足。很多最優化的算法都這個思想,通過給最小化函數增加正則項來降低解空間的不確定,而約束正是在解空間生效的條件,本質上也是一種剪枝的效果。


人工智能:約束傳播-資源規劃問題的解決思路


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