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约束满足问题是人工智能领域常用的问题建模框架,可用于对调度、数独、配置等多类场景的问题进行抽象求解。
约束满足问题的三大核心要素是变量集合、目标函数、约束集合,必须存在可优化的目标函数才能建模为CSP
仅涉及单个变量取值的约束称为一元约束,这类约束无法通过预先缩小变量值域的方式进行处理
最小剩余值(MRV)启发式是CSP求解中常用的变量排序启发式,其核心逻辑是优先选择当前可选值域最小的变量进行赋值,从而尽早触发剪枝,减少搜索量
前向检验(Forward Checking)算法可以提前检测出所有未来可能的冲突,完全避免后续赋值过程中出现失败回溯