1 research outputs found
Optimization and inference under fuzzy numerical constraints
Εκτεταμένη έρευνα έχει γίνει στους τομείς της Ικανοποίησης Περιορισμών με
διακριτά (ακέραια) ή πραγματικά πεδία τιμών. Αυτή η έρευνα έχει οδηγήσει σε
πολλαπλές σημασιολογικές περιγραφές, πλατφόρμες και
συστήματα για την περιγραφή σχετικών προβλημάτων με επαρκείς βελτιστοποιήσεις.
Παρά ταύτα, λόγω της ασαφούς φύσης
πραγματικών προβλημάτων ή ελλιπούς μας γνώσης για αυτά, η σαφής μοντελοποίηση
ενός προβλήματος ικανοποίησης περιορισμών δεν είναι πάντα ένα εύκολο ζήτημα ή
ακόμα και η καλύτερη προσέγγιση. Επιπλέον, το πρόβλημα της μοντελοποίησης και
επίλυσης ελλιπούς γνώσης είναι ακόμη δυσκολότερο. Επιπροσθέτως, πρακτικές
απαιτήσεις μοντελοποίησης και μέθοδοι βελτιστοποίησης του χρόνου αναζήτησης
απαιτούν συνήθως ειδικές πληροφορίες για το πεδίο εφαρμογής,
καθιστώντας τη δημιουργία ενός γενικότερου πλαισίου βελτιστοποίησης ένα
ιδιαίτερα δύσκολο πρόβλημα. Στα πλαίσια αυτής της εργασίας θα μελετήσουμε το
πρόβλημα της μοντελοποίησης και αξιοποίησης σαφών, ελλιπών ή ασαφών
περιορισμών, καθώς και πιθανές στρατηγικές βελτιστοποίησης. Καθώς τα
παραδοσιακά προβλήματα ικανοποίησης περιορισμών λειτουργούν βάσει συγκεκριμένων
και προκαθορισμένων κανόνων και σχέσεων, παρουσιάζει ενδιαφέρον η διερεύνηση
στρατηγικών και βελτιστοποιήσεων που θα επιτρέπουν το συμπερασμό νέων ή/και
αποδοτικότερων περιορισμών. Τέτοιοι επιπρόσθετοι κανόνες θα μπορούσαν να
βελτιώσουν τη διαδικασία αναζήτησης μέσω της εφαρμογής αυστηρότερων περιορισμών
και περιορισμού του χώρου αναζήτησης ή να προσφέρουν χρήσιμες πληροφορίες στον
αναλυτή για τη φύση του προβλήματος που
μοντελοποιεί.Extensive research has been done in the areas of Constraint Satisfaction with
discrete/integer
and real domain ranges. Multiple platforms and systems to deal with these kinds
of domains have been developed and appropriately optimized. Nevertheless, due
to the incomplete and possibly vague nature of real-life problems, modeling a
crisp and adequately strict satisfaction problem may not always be easy or even
appropriate. The problem of modeling incomplete
knowledge or solving an incomplete/relaxed representation of a problem is a
much harder issue to tackle. Additionally, practical modeling requirements and
search optimizations require specific domain knowledge in order to be
implemented, making the creation of a more generic optimization framework an
even harder problem.In this thesis, we will study the problem of modeling and
utilizing incomplete and fuzzy constraints, as well as possible optimization
strategies. As constraint satisfaction problems usually contain hard-coded
constraints based on specific problem and domain knowledge, we will investigate
whether strategies and generic heuristics exist for inferring new constraint
rules. Additional rules could optimize the search process by implementing
stricter constraints and thus pruning the search space or even provide useful
insight to the researcher concerning the nature of the investigated problem