Abstrakt. Restriktionsprogrammering (CP)-lösare utforskar klassiskt lösningsutrymmet med hjälp av träd-sök baserad heuristik. Monte-Carlo Tree Search (MCTS), som syftar till optimal sekventiellt beslutsfattande under osäkerhet, växer gradvis ett sökträd för att utforska de mest lovande regionerna enligt en specificerad belöning funktion. Vid korsningen av CP och MCTS, presenterar detta dokument Bandit Search for Constraint Programming (BaSCoP) algoritm, anpassa MCTS till detaljerna i CP-sökningen. Detta bidrag bygger på i) en generisk belöningsfunktion som lämpar sig för CP och som är kompatibel med en strategi för flera omstarter; ii) användning av djup först sökning som utrullningsprocedur i MCTS. BaSCoP, på toppen av Gecode restriktion lösare, har visat sig avsevärt förbättra på djup-första sökning på vissa CP-riktmärke sviter, visar sin relevans som en generisk men ändå robust CP sökmetod.
Till exempel, Monte-Carlo träd sökning baserad metod i REF försöker expandera de mest lovande noder med online-inlärning.
Bandit-based Search for Constraint Programming
{'venue': 'CP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}