web address of the page http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0000805858
Cybernetics and Systems Analysis   А - 2019 /  Issue (2018, Т. 54, № 1)
Шлезингер М. И., Флах Б., Водолазский Е. В.
Поиск заданного количества решений системы размытых ограничений Исследована минимаксная модификация задачи распознавания совместимости системы ограничений, когда для каждого решения определена не бинарная допустимость, а ее количественная характеристика. Описанный в статье алгоритм находит за полиномиальное время требуемое количество наилучших решений системы размытых ограничений, если эти ограничения инвариантны относительно некоторого мажоритарного оператора. Существенно, что для реализации алгоритма не требуется знания этого оператора, более того, не требуется гарантировать его существование. Для любой системы размытых ограничений алгоритм либо находит заданное количество наиболее допустимых решений, либо выдает отказ от решения задачи. Последнее возможно, только если для решаемой системы ограничений такой оператор отсутствует.
 https://doi.org/10.1007/s10559-018-0007-2
 Scopus
Бібліографічний опис:
Шлезингер М. И., Флах Б., Водолазский Е. В. Поиск заданного количества решений системы размытых ограничений. Кибернетика и системный анализ. 2018. Т. 54, № 1. С. 67-83. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-018-0007-2 URL: http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0000805858 |
 Cybernetics and Systems Analysis / Issue (2018, 54 (1))
Schlesinger M.I.,
Flach B.,
Vodolazskiy E.
Finding a given number of solutions to a system of fuzzy constraints A minimax modification of a fuzzy constraint satisfaction problem is considered, where constraints determine not whether a given solution is feasible but the numerical value of satisfiability. The algorithm is proposed that finds a given number of solutions with the highest value of satisfiability in polynomial time for a subclass of problems with constraints invariant to some majority operator. It is important that knowing the operator itself is not required. Moreover, it is not necessary to guarantee its existence. For any system of fuzzy constraints, the algorithm either finds a given number of best solutions or declines the problem. The latter is only possible when no such operator exists. © 2018, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature. Keywords: discrete optimization, invariants, labeling, minimax problems, polymorphisms, Formal logic, Labeling, Optimization, Polymorphism, Polynomial approximation, Polynomials, Discrete optimization, Fuzzy constraint satisfaction problems, Fuzzy-constraint, invariants, Minimax problem, Numerical values, Polynomial-time, Satisfiability, Constraint satisfaction problems
Cite:
Schlesinger M.I.,
Flach B.,
Vodolazskiy E.
(2018). Finding a given number of solutions to a system of fuzzy constraints. Cybernetics and Systems Analysis, 54 (1), 67-83. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-018-0007-2 http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0000805858 [In Russian]. |
PDF