論文の概要: PyCSP3: Modeling Combinatorial Constrained Problems in Python

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00326v6
• Date: Thu, 29 Aug 2024 10:12:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 19:54:50.086279
• Title: PyCSP3: Modeling Combinatorial Constrained Problems in Python
• Title（参考訳）: PyCSP3: Pythonの組合せ制約問題モデリング
• Authors: Christophe Lecoutre, Nicolas Szczepanski,
• Abstract要約: PyCSP$3$はPythonライブラリで、制約された問題のモデルを宣言的な方法で記述できます。 このドキュメントでは、50以上のイラストレーションモデルを持つPyCSP$3$について知っておく必要があるすべてのものを見つけることができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9336815376402718
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this document, we introduce PyCSP$3$, a Python library that allows us to write models of combinatorial constrained problems in a declarative manner. Currently, with PyCSP$3$, you can write models of constraint satisfaction and optimization problems. More specifically, you can build CSP (Constraint Satisfaction Problem) and COP (Constraint Optimization Problem) models. Importantly, there is a complete separation between the modeling and solving phases: you write a model, you compile it (while providing some data) in order to generate an XCSP$3$ instance (file), and you solve that problem instance by means of a constraint solver. You can also directly pilot the solving procedure in PyCSP$3$, possibly conducting an incremental solving strategy. In this document, you will find all that you need to know about PyCSP$3$, with more than 50 illustrative models.
• Abstract（参考訳）: この文書では、PythonライブラリであるPyCSP$3$を紹介します。 現在、PyCSP$3$では、制約満足度と最適化問題のモデルを記述することができる。 より具体的には、CSP(Constraint Satisfaction Problem)とCOP(Constraint Optimization Problem)モデルを構築することができる。 重要なのは、モデルを書き、XCSP$3$のインスタンス(ファイル)を生成するために(いくつかのデータを提供しながら)それをコンパイルし、制約解決器を使ってその問題を解くことです。 また、PyCSP$3$で解決手順を直接パイロットして、インクリメンタルな解決戦略を実行することもできる。 このドキュメントでは、50以上のイラストレーションモデルを持つPyCSP$3$について知っておく必要があるすべてのものを見つけることができます。

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