97、异步回溯与CP - 网组合的优化策略

异步回溯与CP - 网组合的优化策略

在当今的技术领域，安全问题日益成为企业投资的关键部分。为了有效应对安全威胁，我们需要采用一系列策略和方法。本文将深入探讨异步回溯中的最小域排序以及CP - 网的与或组合的答案集优化策略。

异步回溯的最小域排序

在一些问题中，如约束课程开始时间问题，每个两个约束课程的开始时间必须满足 $ct1 - ct2 \geq t1 + t2$，该问题等价于已发表的会议调度问题。

在异步回溯中，启发式策略起着重要作用。研究发现，考虑域大小的回溯启发式对于结构化分布式约束满足问题（DisCSPs）优势更为明显。而不考虑域大小的回溯ABT DO版本在处理紧密问题时性能会下降。

从搜索树的最小域属性来看，集中式约束满足问题（CSP）算法和具有顺序分配协议的DisCSP算法中，最小域启发式非常强大，能改善使用静态顺序的相同算法的运行效果。例如，Nogood触发启发式在大多数情况下会将域较小的代理移动到更高优先级，因为当一个代理的域耗尽后，发送Nogood后，其域中仅返回与罪魁祸首代理分配冲突的值，所以返回的值数量较少。

本文提出的最佳启发式策略是，只要代理变量的域小于其前面代理的域，并且不超过其生成的Nogood中的倒数第二个代理（否则会导致域中返回更多值），就将代理在优先级顺序中提升。这种回溯排序版本将之前的结果提高了2倍，在处理结构化问题时，对标准ABT DO的运行效果提升更为显著。

以下是相关策略的对比表格：
| 启发式策略 | 对结构化DisCSPs效果 | 对紧密问题效果 | 与之前结果对比 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 考虑域