Trends in Constraint Programming pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-ISTE

作者:Benhamou, Frederic (EDT)/ Jussien, Narendra/ O'Sullivan, Barry

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2007-05-25

价格:USD 199.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781905209972

丛书系列:

图书标签:

• 约束编程
• CP
• 人工智能
• 算法
• 优化
• 搜索
• SAT
• 建模
• 求解器
• 组合优化

《约束编程趋势》 书籍简介 《约束编程趋势》深入探讨了约束编程（Constraint Programming，CP）领域令人振奋的最新发展和未来方向。本书汇集了来自世界各地顶尖研究人员和实践者的贡献，为读者提供了一个全面且深入的视角，审视这一强大且日益重要的计算范式如何应对复杂问题的挑战。本书旨在吸引广泛的读者群体，包括但不限于计算机科学、运筹学、人工智能、工程学以及任何对开发高效求解算法感兴趣的领域的研究人员、学生和从业者。 核心内容概述 本书并非简单地罗列现有技术，而是聚焦于推动约束编程向前发展的核心趋势，并预测其未来可能的发展轨迹。我们将从约束编程的基本概念入手，快速回顾其关键思想，为后续内容的深入展开奠定基础。本书的核心将围绕以下几个主要篇章展开： 第一部分：现代约束编程求解器的新范式 混合求解范式（Hybrid Solvers）： 尽管专门的约束求解器在处理特定问题上表现出色，但越来越多的研究和实践表明，将约束编程与整数线性规划（ILP）、SAT求解器、甚至是图搜索算法等其他强大求解技术相结合，能够显著提升求解性能和覆盖的问题范围。本书将详细介绍各种混合求解策略，包括如何有效地集成不同求解器，如何设计接口来促进它们之间的信息交换，以及在哪些类型的实际问题中，混合方法能够带来突破性的进展。我们将探讨基于模型转换（model translation）的集成方法、基于交替搜索（alternating search）的技术，以及如何利用约束编程的全局约束能力来增强其他求解器的能力。 并行与分布式约束编程（Parallel and Distributed CP）： 随着计算能力的爆炸式增长，如何有效地利用多核处理器和分布式计算环境来加速约束编程求解是研究的热点。本书将深入探讨用于并行和分布式约束编程的各种技术，包括并行搜索策略（如工作窃取、同步并行）、并行化约束传播算法，以及在分布式环境中管理和同步求解过程的挑战与解决方案。我们将分析不同并行架构（共享内存、分布式内存）下CP算法的设计考量，并介绍相关的开源框架和库。 大规模问题求解（Solving Large-Scale Problems）： 约束编程在处理传统上难以解决的大规模组合优化问题方面展现出巨大潜力。本书将重点关注应对大规模约束模型的技术，包括有效的模型约简技术、分而治之（divide-and-conquer）的策略、层次化约束分解以及用于学习求解策略的机器学习技术。我们将讨论如何设计能够扩展到数百万甚至数十亿变量和约束的问题模型，以及如何在计算资源有限的情况下实现可接受的求解时间。 第二部分：约束编程在新兴领域的应用与扩展 机器学习与约束编程的协同（Synergy between Machine Learning and CP）： 机器学习和约束编程是人工智能领域的两大基石，它们的结合正日益成为研究的焦点。本书将探讨如何利用机器学习来增强约束编程求解器（例如，通过学习启发式规则、预测约束传播的有效性、自动选择模型变量和值），以及如何将约束编程的强大建模和求解能力应用于机器学习问题（例如，在模型解释性、公平性约束、可验证的AI方面）。我们将介绍监督学习、强化学习与CP集成的最新进展。 概率约束编程（Probabilistic CP）： 现实世界的问题往往充满了不确定性。概率约束编程（PCP）将概率推理与约束编程相结合，为处理不确定性问题提供了一个强大的框架。本书将深入介绍PCP的基本模型、推理技术（如概率推理、期望约束）、以及在风险管理、资源分配、可靠性工程等领域的应用。我们将探讨如何结合贝叶斯网络、马尔可夫链等概率模型与CP的建模能力。 可解释与可信赖的约束编程（Explainable and Trustworthy CP）： 随着AI系统在关键决策中的作用日益增强，确保其可解释性和可信赖性至关重要。本书将探讨如何开发具有可解释性的约束模型和求解器，以及如何保证约束编程解决方案的公平性、鲁棒性和安全性。我们将讨论生成模型解释的技术、证明模型属性的验证方法，以及如何构建能够抵御对抗性攻击的CP系统。 动态与在线约束编程（Dynamic and Online CP）： 许多实际问题需要在时间流逝或信息不断更新的情况下进行决策。动态约束编程（DCP）和在线约束编程（Online CP）关注的是在问题发生变化时能够快速适应和重新规划。本书将介绍处理动态环境下的建模方法、增量式求解技术、以及在实时决策场景中的应用，如交通控制、调度系统和机器人导航。 第三部分：约束编程建模与理论的进步 高级建模技术与全局约束（Advanced Modeling Techniques and Global Constraints）： 约束编程的表达能力很大程度上依赖于其建模语言和提供的全局约束。本书将深入介绍用于构建复杂约束模型的高级技术，例如，如何有效地建模集合、序列、图等抽象结构。我们将详细介绍一系列新型和高效的全局约束，分析它们的传播算法和性能特点，以及如何在实际问题中选择和应用最适合的全局约束。 对现有算法的理论分析与改进（Theoretical Analysis and Improvement of Existing Algorithms）： 尽管约束编程在实践中取得了巨大成功，但对其算法的理论分析和进一步改进仍然是学术研究的重要方向。本书将回顾和分析现有的核心算法，包括传播算法、搜索算法、启发式算法的理论性能界限，并介绍最新的理论研究成果，旨在提升算法的效率和可扩展性。 面向特定领域的建模语言与工具（Domain-Specific Modeling Languages and Tools）： 为了简化特定领域问题的建模过程，开发领域特定的建模语言（DSMLs）和工具变得越来越重要。本书将介绍如何设计和实现DSMLs，以提高约束编程在特定行业（如物流、能源、制造）的应用效率和易用性。我们将探讨DSMLs与通用CP求解器的集成方式。 约束学习与自动建模（Constraint Learning and Automatic Modeling）： 自动构建约束模型是约束编程领域的一大挑战。本书将探讨约束学习技术，即如何从数据中学习约束（例如，学习不变量、学习预定义约束模板的参数），以及如何利用机器学习技术辅助甚至自动完成问题的建模过程。 本书的价值与读者受益 《约束编程趋势》不仅为经验丰富的约束编程专家提供了对前沿研究的深入了解，也为希望进入该领域的学生和从业者提供了一个清晰的学习路径。本书的贡献者们以清晰的语言和翔实的例子，将复杂的概念分解为易于理解的部分。读者将能够： 掌握最新的技术和算法： 了解最先进的约束求解器设计、并行计算技术以及与机器学习的融合方法。 识别和应用前沿研究： 能够识别当前研究中最具潜力的方向，并将其应用于自己的研究或实际问题中。 理解新兴领域的机遇： 洞察约束编程在不确定性、可解释性、动态环境等新兴领域的应用前景。 提升建模与求解能力： 学习更高级的建模技巧，理解不同全局约束的特性，并掌握更有效的求解策略。 构建跨学科的知识体系： 了解约束编程与其他计算范式（如ML、ILP）的协同作用，为解决复杂的多学科问题打下基础。 本书的篇幅和深度将确保它成为约束编程研究人员、高年级本科生、研究生以及寻求通过强大建模和求解技术来解决复杂实际问题的行业专家的宝贵参考资料。它将激励新一代的研究和应用，进一步扩展约束编程在解决人类面临的挑战中的作用。

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