72、提升概率选择算子

提升概率选择算子

概率选择算子（PCO）在概率并发约束编程等领域有着重要的应用。本文将深入探讨概率选择算子的相关原理、过滤算法以及实验验证。

1. 随机优化问题示例

以下是一个随机优化问题的代码示例：

s optim(Opt) :-
X in 1..6,
domain([W1,W2,W3,W4,W5,W6], 1, 10),
choose(Y,[1,2,3,4,5,6]-[W1,W2,W3,W4,W5,W6],[],Opt), % PCO call
X #>= Y,
2*W1 #= W6, % 6-face is two times more overloaded than 1-face
2*W2 #= W5,
2*W3 #= W4,
labeling([minimize(X-Y)],[X,W1,W2,W3,W4,W5,W6]).

通过不同的过滤选项进行测试，结果如下：
| 过滤选项 | 执行时间（2000 次迭代） |
| ---- | ---- |
| no filtering | 9.479 |
| domain bound | 0.646 |

从结果可以看出，使用过滤算法能显著提升执行效率。

2. 概率选择算子的背景知识

2.1 概率并发约束编程（PCCP）

• 并发约束编程（CCP） ：在 CCP 中，进程并发执行，并通过公共约束存储进行交互。CCP 语言由约束系统参数化，其语法如下：