6、不可解问题解决原则：CSP与TRIZ的对比

不可解问题解决原则：CSP与TRIZ的对比

在解决问题的过程中，我们常常会遇到一些看似无法解决的难题。这些问题的不可解性，往往是由于问题的表示模型不完整或不匹配，与实际问题不相符。为了解决这类无解问题，有两种问题解决理论值得关注：约束满足问题（CSP）和基于辩证法的方法与模型（TRIZ）。接下来，我们将对这两种理论进行探索性分析，比较它们的基础方法和工具，并探讨它们的潜在互补性。

1. 问题解决方法分类

问题解决方法可以根据其解决方式进行分类，主要有两种类型的问题：
- 优化问题 ：至少在理论上，可以通过在给定模型框架内调整问题参数的值来找到解决方案。
- 创造性问题 ：需要改变问题的模型才能解决。

针对这类问题，有两种不同的问题解决理论提出了解决原则，分别是约束满足问题（CSP）和基于辩证法的方法与模型。

2. 约束满足问题（CSP）

约束满足问题及其约束网络自20世纪70年代起就在人工智能领域得到了研究，其应用领域广泛，涵盖了时间推理、调度问题、专家系统、机器人技术和机器视觉等。

2.1 表示模型

CSP理论的基本概念是约束，它是多个变量之间的关系，每个变量在给定的域中取值。约束限制了变量可能取的值，代表了有关感兴趣变量的部分信息。一个约束满足问题模型包括：
- 一组变量 $X = {x_1, \ldots, x_n}$。
- 对于每个变量 $x_i$，有一个有限的可能值集合 $D_i$（其域）。
- 一组约束 $C = {c_1, \ldots, c_k}$，限制