导读:本文包含了约束满足论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:算法,可编程,门阵列,膜片,粒度,生产过程,布尔。
约束满足论文文献综述写法
李沐春,贾宗维[1]（2019）在《基于约束满足的大数据聚类中心点确定仿真》一文中研究指出针对传统的大数据聚类中心点确定方法存在用时较长、准确性较低等问题,提出了一种基于约束满足的大数据聚类中心点确定方法。将数据分布密度与增加数据关键点密度权值两种方法相结合,对大数据初始聚类中心进行K-means聚类,并获取最优聚类数目。通过最优聚类数目构建微型相似性矩阵,采用Gabow算法提取该矩阵所对应连通图的各个强连通分支。在强连通分支的基础之上,通过约束传播算法获取整个数据集的点对相似度,并利用点对相似度和奇异值分解确定大数据聚类中心点,实现数据聚类。实验结果表明,所提方法对具有更高的聚类准确性以及更低的聚类时间,适合海量数据的聚类应用。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年09期）
李飞龙,赵春艳,范如梦[2]（2019）在《基于禁忌搜索算法求解随机约束满足问题》一文中研究指出为了求解具有增长取值域的随机约束满足问题(CSP),提出了一种基于禁忌搜索并与模拟退火相结合的算法。首先,利用禁忌搜索得到一组启发式的初始赋值,即由一个随机初始化的可行解通过邻域构造一组候选解,再利用禁忌表使候选解向最小化目标函数值的方向移动;如果得到的最优赋值不是问题的解,就把它作为启发式的初始赋值,再执行模拟退火对这组赋值进行修正直到得到全局最优解。数值实验结果表明,所提算法在接近问题的理论相变阈值时仍然能有效地找到问题的解,与其他局部搜索算法相比,表现出了显着的优越性,可用于随机CSP的算法设计。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年12期）
王希彤[3]（2019）在《基于MBO的约束满足问题求解算法研究》一文中研究指出约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem,CSP)求解算法研究一直以来都是人工智能领域的研究热点。通常一个变量集合、变量对应的各自论域集合和一个变量间约束的集合,就构成一个基本的约束满足问题。现实世界中许多调度、规划、配置等问题都可以采用约束满足问题来描述。但约束满足问题普遍具有较高的复杂性,除了经典求解算法之外,还可以采用启发式搜索方法在合理的时间内找到可行解甚至是最优解。而车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)就是约束满足问题中的一种。它最早是由Dantzig和Ramser在1959年首次提出,指有特定数量的客户,他们各自都有对货物数量的不同需求,供应商由一个仓库向各个客户供货,选择合适的配送路线,满足客户的需求,并且在特定的约束条件下,能够达到成本最小、需要的时间最少或者路径最短等目标。在学术研究和实践应用中,基本VRP产生了很多变型,例如带有时间窗的VRP、多车型的VRP、带回程载货的VRP、多仓库VRP等。因为VRP是NP难问题,难以用精准算法求解,所以求解VRP的主要办法就是启发式算法。启发式算法中有一种是受自然启发算法。受自然启发算法一般是根据自然界中的某种群体的集体行为而受到启发,产生的新的算法。通常这种群体行为遵循着简单的规则。群智能和受自然启发算法在现在的研究中受到了极大的关注,尤其是基于群智能的算法。事实上,这些受自然启发的元启发式算法在优化、计算智能等领域已经被广泛应用了。受自然启发优化算法从它们探索、搜索空间上进行分析,本质上,均有两个主要的部分:开发和探索,也叫作强化和多样化。开发主要是从邻域的搜索空间中获取相关信息,来生成优于当前解的新解。但是在此过程中新解的产生总是表现为试图找到这个局部的最优,所以开发的优势就是通常会有很快地收敛速率,但它的劣势也很明显,就是很容易陷入局部最优。而探索则恰恰相反,通常来说,探索的搜索空间是全局范围内,这样搜索空间内的多样性更好,所以探索可以产生远离现有解的新解。探索的优点就是它不容易陷入局部最优,找到全局最优的可能性就会大大提高。但探索的缺点就是收敛速度较慢,并且会有一部分的计算量。因此,算法如何平衡好开发和探索的比例是很重要的,才能使算法的性能得到最好的发挥。帝王蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization,MBO)是Gai-Ge Wang等人在2015年提出的一种新的受自然启发算法。该算法通过简化和理想化帝王蝶的迁徙行为而得到的。算法将蝴蝶种群一分为二,一部分用于开发一部分用于探索,在迭代的过程中分别用迁移算子和蝴蝶调整算子来产生新一代种群。MBO算法的优点就是易操作,两个算子的运算过程理论上是可并行计算的。本文研究了MBO算法的原理和框架,分析了算法的搜索过程,在MBO算法对新一代个体做选择的时候,只有表现良好的新个体才会被保留下来。这使得算法容易陷入局部最优,所以我们加入了模拟退火策略来扰动当前的搜索空间,利于算法及时跳离局部最优。并且我们把新得到的算法用于去解决多仓库车辆路径问题,用实际问题来测试新得到的算法在实际应用中的性能。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-05-22）
张培培,吕震宇,闫海波[4]（2019）在《满足楼宇约束的高校考试地点安排方法研究》一文中研究指出在资源均匀分配模式下,高校考试排程的地点安排容易出现同一门课程,同一学院的班级被分到不同楼宇的情况,为学院的考试管理工作带来了困难。为了避免该现象的发生,高校考试排程工作在满足基本约束的前提下,还需满足楼宇约束。提出利用楼宇的可用资源进行楼宇的比较和排序,并根据贪心算法,为考试课程分配楼宇教室资源,实践证明,该方法很好地优化了高校考试地点安排工作。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2019年05期）
王宇星[5]（2019）在《基于多主体建模与量词约束满足的产品质量控制研究》一文中研究指出在不断追求高质量产品的趋势下,制造型企业在行业竞争中日趋重视产品的质量控制。伴随着信息化的推进,机械产品制造型企业正在积极探索与信息技术相结合的质量控制方法。本文针对加工制造阶段的产品的质量不确定性问题,分析产品质量产生的流程,从全面质量管理的角度归纳了影响质量形成的人、机、料、法、环、测六方面因素。并通过与质量专家访谈,编制了李克特量表问卷,发放于某精密机械有限公司。对问卷进行探索性因子与验证性因子分析后,建立起产品质量损失影响因素指标体系。为深入研究产品生产过程中的质量不确定性,需探究质量损失的演化机理。基于多主体建模与仿真(ABMS)方法,先根据产品质量损失影响因素指标体系,构建产品质量损失涌现模型。再利用Netlogo仿真平台,并根据质量形成全过程的各个环节,动态模拟人、机、料、法、环、测(5M1E)六个方面的因素对产品质量损失涌现程度和趋势的影响;最后通过改变各因素对模型进行了基准模式和分析模式下的对比仿真,分析得到人、机、料、法、环、测六个方面的不确定因素对产品质量的影响程度及因素间的函数交叉规则。机械产品在生产制造过程中受到不确定因素的扰动,输出的质量参数产生变差,导致质量特性鲁棒性低。为进一步控制不确定因素,本文在机械产品设计阶段考虑不确定性约束,建立了量词约束满足问题(QCSP)模型对质量参数进行鲁棒性优化,研究设计过程到生产过程的质量控制问题。先将产品参数设置为存在性和普遍性变量,其次,将得到的函数交叉规则引入不确定性约束,建立该模型,设定满足设计者偏好的鲁棒性指标,采取NSGA-II算法在可行域搜索获得Pareto优化解,并计算熵权选出最优,对加工制造阶段的产品质量特性进行鲁棒性优化控制。最后,结合应用这两种方法对某型号机械压力机进行质量参数鲁棒设计,证明了两种方法结合在工程应用中的正确性和高效性。(本文来源于《西南科技大学》期刊2019-05-01）
杨罡[6]（2019）在《基于约束满足问题求解算法的改进算法研究》一文中研究指出约束满足问题在人工智能领域有着广泛的应用。目前有许多求解约束满足问题的方法,本文对常用的求解约束满足问题的维持弧相容算法做了改进,对求解约束满足问题的效率起到至关重要的两个部分--弧相容和启发式分别做了改进,从两个方面整体地提高求解约束满足问题的效率。本文通过分析约束满足问题的粗粒度维持弧相容求解算法在弧相容(arc containing,AC)的执行过程,发现在对弧的修正检查算法中存在冗余的弧放回操作,并对弧的冗余放回给出了完整的证明。启发式是约束满足问题求解的一个重要组成部分,它通过一定的策略来选择并确定变量和值来搜索约束满足问题的解。目前已有许多成熟的变量启发式能够针对特定的问题属性进行搜索路径选择,但是由于针对性极强,一旦被求解问题针对的特性并不明显,则相应的启发式不能发挥选择作用,有时甚至使得问题求解效率下降极大。基于此,考虑设计一种鲁棒性强的启发式,来避免断崖式的求解效率波动。本文对约束满足问题求解的改进主要体现在以下两个方面:(1)在AC3算法的基础上提出了一种改进算法AC_AO通过保证弧的唯一性来避免冗余弧的放回队列的操作。这种通过维持弧的唯一性改进弧相容算法的模式可以形成框架并适用于AC系列算法,包括AC3算法、AC2001算法、AC3rm算法,本文将提出的改进算法框架AC_AO应用于AC3、AC2001、AC3rm算法与原算法做实验对比,实验结果表明,应用AC_AO算法框架后的AC系列算法最多可以少检查77%的弧,最多可以减少30%的CPU求解时间,AC_AO算法通过减少弧的检查进而减少修正函数的调用次数,从而提高AC的执行效率,缩短弧相容算法的执行时间。将AC_AO算法应用在维持弧相容算法求解的过程中对求解效率提高是非常有意义的。(2)提出了一种基于遗传选择的启发式方法,能够针对问题属性进行自适应地选择合适启发式指导变量选择。本文对该方法进行了详细分析与描述,将之与最新版本的Choco求解器中最常用的默认启发式domOverWdeg启发式、activityBased启发式作对比,并且针对遗传选择的启发式算法,分别做了两组实验,一组弧相容算法选择AC3算法,另一组弧相容算法选择AC_AO算法,分别进行约束满足问题的求解,实验结果表明在约束满足问题的求解上,AC_AO算法优于AC3算法。基于遗传选择的启发式算法的求解效率最高是domOverWdeg启发式的2.35倍,activityBased启发式的2.26倍。在求解效率的鲁棒性上也优于其他启发式算法。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-04-01）
张秋霞,张来顺[7]（2019）在《云环境中满足期限约束的工作流任务调度》一文中研究指出为优化云环境中期限约束的工作流调度代价,提出一种工作流调度算法。结合云资源的异质与弹性使用特征,满足工作流调度的期限约束同时最小化执行代价为目标,将最优化调度方案的求解过程划分为4个阶段:工作流任务分层、期限在任务分层上的重分配、确定就绪任务的调度优先级以及基于代价优化的执行实例选择。引入5种常规科学工作流结构进行仿真实验,与同类型的IC-PCP算法和JIT算法进行性能对比,实验结果表明,WSCO-DC算法可以满足期限约束,以更高的调度成功率进一步降低工作流调度代价,获得更高的系统吞吐量。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年02期）
王子珍,赵建新,解志斌,朱子薇,张宏映[8]（2019）在《满足QoS约束的Web服务部署技术研究》一文中研究指出随着信息装备的不断发展,传统指挥信息系统已不适应现代战争需求,SOA凭借其松散耦合等特点成为现代指挥信息系统的发展新方向。服务部署的优化问题是服务化指挥信息系统的重要研究内容之一。在分析Web服务和QoS指标的前提下,结合SOA和现有软件架构特点,设计了服务部署的结构,满足用户功能性需求后,通过心跳监测对QoS指标监控,对所得数据进行个性化处理、规范化处理和归一化处理,并以此作为Web服务流程中选择服务的路径依据,用来满足用户的非功能性需求,最终得到了满足QoS约束的Web服务部署方案,保证了服务流程中的整体QoS性能,进一步实现了对服务部署方案的优化。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年02期）
刘文华,刘夫云,余汉红,胡汝凯,唐振天[9]（2019）在《满足工程约束条件的膜片弹簧参数化设计》一文中研究指出针对目前膜片弹簧建模效率低的问题,将参数化技术运用到膜片弹簧设计中来,以尺寸参数驱动为特征,利用VC++语言对SolidWorks进行二次开发,在SolidWorks平台上建立膜片弹簧自动建模模块。并利用SolidWorks与ANSYS Workbench之间良好的数据接口,将设计得到的叁维实体模型进行有限元分析,验证设计结果是否满足工程约束条件,以达到提高膜片弹簧设计分析效率的目的。(本文来源于《煤矿机械》期刊2019年01期）
马柯帆,肖立权,张建民,黎铁军,周善祥[10]（2018）在《加强约束的布尔可满足硬件求解器》一文中研究指出利用现场可编程门阵列固有的并行性和灵活性,提出在硬件可编程平台上基于随机局部搜索算法的布尔可满足性求解器,用于求解大规模的布尔可满足性问题。相对其他求解器,该求解器的预处理技术能极大提高求解效率;其变元加强策略避免了同一变元被反复连续翻转,降低了搜索陷入局部最优的可能。评估结果表明,求解器最多能处理32 000个变元/128 000个子句的实例。相比当前同类型的求解器,其求解效率明显提高。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2018年06期）
约束满足论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了求解具有增长取值域的随机约束满足问题(CSP),提出了一种基于禁忌搜索并与模拟退火相结合的算法。首先,利用禁忌搜索得到一组启发式的初始赋值,即由一个随机初始化的可行解通过邻域构造一组候选解,再利用禁忌表使候选解向最小化目标函数值的方向移动;如果得到的最优赋值不是问题的解,就把它作为启发式的初始赋值,再执行模拟退火对这组赋值进行修正直到得到全局最优解。数值实验结果表明,所提算法在接近问题的理论相变阈值时仍然能有效地找到问题的解,与其他局部搜索算法相比,表现出了显着的优越性,可用于随机CSP的算法设计。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
约束满足论文参考文献
[1].李沐春,贾宗维.基于约束满足的大数据聚类中心点确定仿真[J].计算机仿真.2019
[2].李飞龙,赵春艳,范如梦.基于禁忌搜索算法求解随机约束满足问题[J].计算机应用.2019
[3].王希彤.基于MBO的约束满足问题求解算法研究[D].吉林大学.2019
[4].张培培,吕震宇,闫海波.满足楼宇约束的高校考试地点安排方法研究[J].电脑编程技巧与维护.2019
[5].王宇星.基于多主体建模与量词约束满足的产品质量控制研究[D].西南科技大学.2019
[6].杨罡.基于约束满足问题求解算法的改进算法研究[D].吉林大学.2019
[7].张秋霞,张来顺.云环境中满足期限约束的工作流任务调度[J].计算机工程与设计.2019
[8].王子珍,赵建新,解志斌,朱子薇,张宏映.满足QoS约束的Web服务部署技术研究[J].火力与指挥控制.2019
[9].刘文华,刘夫云,余汉红,胡汝凯,唐振天.满足工程约束条件的膜片弹簧参数化设计[J].煤矿机械.2019
[10].马柯帆,肖立权,张建民,黎铁军,周善祥.加强约束的布尔可满足硬件求解器[J].国防科技大学学报.2018