21、量化约束满足问题求解技术与地理空间推理问题的可扩展性优化

量化约束满足问题求解技术与地理空间推理问题的可扩展性优化

量化约束满足问题（QCSP）求解技术

在量化约束满足问题（QCSP）的求解领域，存在多种不同的求解器，它们各有特点和性能表现。

1. 不同求解器的特点

   • BlockSolve ：是一种自底向上的求解器，在可解实例上表现出非常好的性能，但缺点是需要指数级的空间。
   • QeCode ：基于Gecode构建，配备了许多先进的约束满足问题（CSP）技术，但缺乏针对QCSP的专门特性，如纯值处理。
   • QCSP - Solve ：通过引入解决方案导向的回溯跳转（SBJ）技术，在可解实例上与BlockSolve相比更具竞争力。不过，BlockSolve在速度上仍有优势，能比QCSP - Solve快达四个数量级，但代价是指数级的内存消耗。在相变点及其左侧（问题不可解区域），我们的技术（如SBJ）优于BlockSolve。
   • QBF求解器 ：在高效适应和增强的逻辑编码上运行时，通常在不可解实例上比QCSP - Solve慢，在可解实例上比QCSP - Solve快。我们推测SBJ使QCSP - Solve在可解实例上至少能与这些编码竞争。

2. 有效性剪枝和动态变量排序（DVO）的影响

   • 实验设