36、基于约束的局部搜索的模型驱动可视化

基于约束的局部搜索的模型驱动可视化

在解决复杂的约束优化问题时，可视化工具能够帮助我们更好地理解问题的本质和搜索过程。今天我们要介绍的 CBLS 可视化工具，就是这样一款强大的工具，它可以对基于约束的局部搜索进行模型驱动的可视化。

1. CBLS 可视化工具的工作原理

CBLS 可视化工具可以对约束、目标函数、违反情况、冲突以及时间行为等进行可视化。下面我们将通过具体的例子来详细介绍。

1.1 可视化约束

以汽车排序模型为例，我们可以使用以下代码来可视化约束：

model m {
    var{int} line[Cars](Configs);
    hard: atmost(demand,line);
    forall(o in Options)
        soft: sequence(line,options[o],n[o],len[o]);
}
CBLSVisualizer visu();
visu.displayConstraints(m);

上述代码中，第 1 - 6 行定义了 Comet 模型，第 7 - 8 行声明了 CBLS 可视化工具并请求可视化所有（软）约束。可视化结果中，每一行对应一个序列约束，红色矩形表示序列约束被违反的装配线插槽，黄色矩形表示需要该选项的插槽。这种可视化方式利用了高级模型的结构和语义，为 CBLS 概念提供了有意义的动画展示，并且将模型与可视化规范清晰分离。

除了汽车排序问题，我们还可以对渐进派对问题和仓库选址问题的模型进行可视化。例如，对于渐进派对问题，使