Filtering Algorithms for Tabular Constraints
Filtrační algoritmy pro tabulární podmínky
diploma thesis (DEFENDED)
![Document thumbnail](/bitstream/handle/20.500.11956/33926/thumbnail.png?sequence=7&isAllowed=y)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/33926Identifiers
Study Information System: 43026
Collections
- Kvalifikační práce [11264]
Author
Advisor
Referee
Surynek, Pavel
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Theoretical Computer Science
Department
Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic
Date of defense
13. 9. 2010
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
English
Grade
Very good
Předložená práce se zabývá implementací filtračních algoritmů hranové konzistence pro extenzivně definované podmínky. Zavádíme zde nový koncept binarizace pro rozkládání více-árních ad hoc podmínek na síť binárních podmínek. Je zde také rozpracována teorie pro dokázání správnosti této binarizace. V práci studujeme existující algoritmy z pohledu našeho konceptu binarizace a navrhujeme binarizace pro ad hoc podmínky definované vybranými běžnými způsoby. V práci také navrhujeme filtrační algoritmy pro dílčí podmínky. Složený propagátor pak používá tyto dílčí filtrační algoritmy pro propagaci přes více-ární podmínky. Konečně, navrhované postupy experimentálně ověřujeme na podmínkách generovaných plánovacími.
The thesis studies an implementation of arc-consistency filtering algorithms for constraints defined in extension. We propose a new concept of binarization for decomposing high-arity ad-hoc constraints into networks of binary constraints. A theory proving correctness of the binarization is developed. We study the existing algorithms from the perspective of our binarization concept and propose possible binarization schemes for ad-hoc constraints defined in some of the common forms. In the thesis we also propose the filtering algorithms for the elementary constraints. A compound propagator then uses the elementary constraint filtering algorithms to propagate over the high-arity constraint. Finally, we experimentally evaluate the proposed approaches on constraints generated when solving the planning problems.