带有可选变量的搜索策略答案

【问题标题】：Search strategy with optional variables带有可选变量的搜索策略
【发布时间】：2015-10-09 07:43:46
【问题描述】：

我在 Minizinc 中实现了一个简单的模型，以在一系列时隙中安排具有不同优先级和持续时间的任务，但并非所有任务都可以安排，因此有些任务会被忽略，我正在尝试最大化总和计划任务的优先级。

我有一个工作版本，其中任务在变量数组中定义，非计划任务的时间为 0。约束有几个 where 子句仅考虑计划任务（when[i]>0） .默认搜索策略非常慢，所以我将其更改为另一个效果更好的策略，使用 Gecode 作为求解器。

现在我正在使用可选变量实现不同的版本，以摆脱 where 子句，检查是否有任何改进。但是，使用 opt var 时，我似乎无法定义搜索策略 int_search()。

有什么办法吗？

工作模型如下（注释掉我想尝试的搜索策略的solve子句）：

int: numtasks=100;
int: numslots=100;

set of int: TASK=1..numtasks;
set of int: SLOT=1..numslots;
array[TASK] of var opt 1..numslots: when;
array[TASK] of int: duration = [(i mod 3)+1 | i in TASK];
array[TASK] of int: prio = [(i mod 10)+1 | i in TASK]; 

include "globals.mzn";
constraint disjunctive(when, duration);

var int: obj = sum(i in TASK where not absent(when[i]))(prio[i]);
%solve ::int_search(when, input_order, indomain_random, complete) maximize obj;
solve maximize obj;

output [show(obj)," ",show(when)];

【问题讨论】：

标签： constraint-programming minizinc gecode

【解决方案1】：

我不确定这是否是最好的方法，但可以在“int_search”中使用“occurs()”进行测试，即

 solve ::int_search([occurs(when[t]) | t in TASK], input_order, indomain_random, complete) maximize obj;

另外，我建议您使用 input_order/indomain_random 以外的其他标签进行测试，例如first_fail/indomain_split 等。

/哈坎

【讨论】：

谢谢。看看occurs 是如何工作的。关于搜索策略，我尝试了几种组合，但这一种似乎是快速获得解决方案并改进它的最佳选择。另一种工作正常的搜索策略（为简单起见，我删除了）是提供数组when，按优先级递减排序并使用 input_order，因为预计高优先级任务比低优先级任务更频繁地调度。如果我增加任务和插槽的数量（1000、1000），我也会遇到问题，它会崩溃或使用我所有的 RAM。我想我会在另一个问题中问这个问题。