論文の概要: Implementing Cumulative Functions with Generalized Cumulative Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01751v1
• Date: Sun, 03 Aug 2025 13:29:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.047072
• Title: Implementing Cumulative Functions with Generalized Cumulative Constraints
• Title（参考訳）: 一般化累積制約による累積関数の実装
• Authors: Pierre Schaus, Charles Thomas, Roger Kameugne,
• Abstract要約: 本稿では,一般化累積法(Generalized Cumulative)と呼ばれる,単一の大域的制約を用いたモデリング手法の実装について述べる。 また、条件付き時間間隔で定義されたタスクを処理するために設計された新しい時間テーブルフィルタリングアルゴリズムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.85656359624005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling scheduling problems with conditional time intervals and cumulative functions has become a common approach when using modern commercial constraint programming solvers. This paradigm enables the modeling of a wide range of scheduling problems, including those involving producers and consumers. However, it is unavailable in existing open-source solvers and practical implementation details remain undocumented. In this work, we present an implementation of this modeling approach using a single, generic global constraint called the Generalized Cumulative. We also introduce a novel time-table filtering algorithm designed to handle tasks defined on conditional time-intervals. Experimental results demonstrate that this approach, combined with the new filtering algorithm, performs competitively with existing solvers enabling the modeling of producer and consumer scheduling problems and effectively scales to large problems.
• Abstract（参考訳）: 条件付き時間間隔と累積関数を用いたスケジューリング問題のモデル化は、現代の商用制約プログラミング解法を使用する場合の一般的なアプローチとなっている。 このパラダイムは、プロデューサやコンシューマを含む幅広いスケジューリング問題のモデリングを可能にする。 しかし、既存のオープンソースソルバでは利用できないため、実装の詳細は文書化されていない。 本稿では,一般化累積法(Generalized Cumulative)と呼ばれる,単一の大域的制約を用いたモデリング手法の実装について述べる。 また、条件付き時間間隔で定義されたタスクを処理するために設計された新しい時間テーブルフィルタリングアルゴリズムを導入する。 実験により,本手法と新たなフィルタリングアルゴリズムが組み合わさって,生産者および消費者のスケジューリング問題のモデル化を可能にし,大規模な問題に効果的にスケールできることを示す。

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