22、用于地理空间推理可扩展性的 CSP 重写方法

用于地理空间推理可扩展性的 CSP 重写方法

1 自定义回溯搜索求解器

在处理问题时，将其建模为约束满足问题（CSP）是一种合适的方法，因为它能灵活表示任意约束，如网格约束和世界各地使用的其他街道寻址方案。

1.1 求解器机制

自定义求解器用 Java 编写，是一个回溯搜索过程。它采用了冲突导向的回溯跳转机制 MAC - CBJ ，并结合了用于非二元 CSP 的前瞻策略 nFC3 ，形成了 nFC3 - CBJ 。

1.2 关键因素

求解器成功的关键在于域表示和变量排序：
- 域表示 ：建筑变量的域表示为区间列表，区间是值的序列。这种表示允许在可能的情况下将传播限制在区间边界，必要时才遍历单个值。当电话簿不完整且给定街道的最小或最大地址号未知时，使用具有任意大边界的区间至关重要。
- 变量排序 ：变量排序依次为对应地标建筑的建筑和角落变量、方向变量、角落变量，然后是建筑变量。由于角落变量是后门变量，在不实例化建筑变量的情况下就可以确定可满足性，只有在寻求完整解决方案时才实例化建筑变量。此外，实例化后门变量（角落变量）会将问题分解为每个街道的链。

2 查询重写

2.1 问题背景

Michalowski 和 Knoblock 搜索所有解决方案以获取地图上每个建筑物的可接受地址集。当电话簿完整时，问题的解决方案较少；当电话簿不完整时，解决方案的数量会迅速增加，这迫使我们重新考虑任务并重新制定原始查询。

2.2 按变量求解