Vi anser att mjuka begränsningsproblem där vissa av preferenserna kan vara ospecificerade. Dessa modeller, till exempel, inställningar där agenter distribueras och har integritetsproblem, eller där det finns en pågående preferensutvecklingsprocess. I detta sammanhang studerar vi hur vi kan hitta en optimal lösning utan att behöva vänta på alla preferenser. I synnerhet definierar vi algoritmer, som interleave sökning och preferenser framkallande, för att hitta en lösning som nödvändigtvis är optimal, det vill säga, optimal oavsett vad de saknade data kommer att vara, i syfte att be användaren att avslöja så få preferenser som möjligt. Vi definierar ett kombinerat lösnings- och preferenssystem med ett stort antal olika momentiationer, var och en motsvarande en konkret algoritm, som vi jämför experimentellt. Vi beräknar både antalet framkallade preferenser och användarinsatsen, som kan vara större, eftersom den innehåller alla preferensvärden som användaren måste beräkna för att kunna svara på önskemålen om att framkalla. Även om antalet framkallade preferenser är viktigt när det handlar om att kommunicera så lite information som möjligt, mäter användarinsatsen också det dolda arbete som användaren måste göra för att kunna kommunicera de framkallade preferenserna. Våra experimentella resultat på klassiska, suddiga, viktade och temporalt ofullständiga CSPs visar att vissa av våra algoritmer är mycket bra på att hitta en nödvändigtvis optimal lösning samtidigt som man ber användaren om en mycket liten del av de saknade preferenser. Användarinsatsen är också mycket liten för de bästa algoritmerna.
I Ref-beslutsvariabler och mjuka begränsningar antas vara kända i förväg och informationsosäkerheten består endast av saknade preferensvärden.
Elicitation Strategies for Soft Constraint Problems with Missing Preferences: Properties, Algorithms and Experimental Studies
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}