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5.2.6.3 Bounds Consistency

Von Marriott und Stuckey (1999, S. 97 ff.) wird vorgeschlagen, n-äre Constraints durch Einführung einer neuen Konsistenzart zu behandeln: bounds consistency.5.82 Um bounds consistency herzustellen, werden lediglich die Ober- und Untergrenzen der Wertebereiche propagiert. Für viele CSPs mit finiten Domänen würde dies eine Approximation der Wertebereiche der Constraint-Variablen an Intervalle mit der Ober- und Untergrenze selbiger Wertebereiche bedeuten.5.83 Bei einer solchen Annäherung werden Ungenauigkeiten in Kauf genommen, was dazu führt, dass die Vollständigkeit und Korrektheit der Lösung bezogen auf das ursprüngliche CSP nicht gewährleistet werden kann.5.84 Um große Wertebereiche zu verarbeiten, kann dies allerdings die einzig effiziente Möglichkeit sein, und z.B. als Preprozessing in Kombination mit anderen Konsistenz- und Suchverfahren zum Einsatz kommen.

Mittels bounds consistency wie von Marriott und Stuckey (1999) beschrieben, lassen sich zwar n-äre Constraints behandeln, um dies zu erreichen müssen allerdings für jede primitive Constraint-Art, d.h. für jede Form einer möglichen Gleichung bzw. Ungleichung, die Propagationsregeln in Form von global constraints explizit definiert und implementiert werden (vgl. Abschnitt 4.1). Eine Umsetzung dieser Art bounds consistency würde eine nur sehr eingeschränkte Verwendung ermöglichen. Wenn diese Art Konsistenz zur Einschränkung von Wertebereichen angewendet wird, sollten allgemeinere Konzepte zum Einsatz kommen, welche die Behandlung beliebiger algebraischer Constraints ermöglichen. Weiterführendes zur Propagation von Intervallgrenzen ist dem folgenden Abschnitt 5.3 zu entnehmen.



Fußnoten

...5.82
bound (engl.): Grenze, Schranke
...5.83
Die von Marriott und Stuckey (1999) definierte bounds consistency ist auf arithmetische Constraints mit finiten Integer-Domänen beschränkt.
...5.84
Das heißt die Lösungsmenge kann ggf. Werte enthalten, die nicht Teil einer potentielle Lösung sind und zudem nicht in dem ursprünglichen CSP enthalten waren. Entsprechend könnten in der Konsequenz globale Lösungen mit Werten generiert werden, die sich nicht im Lösungsraum des ursprünglichen CSP befinden und demnach keine Lösung für selbiges darstellen können.

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