constraint-programming

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列給定的矩陣Z [N，M]： 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 我想檢查多少個「1」，也有在不同的列的矩陣。因此，在這種情況下給定k = 1，問題應該是不可滿足的，因爲在列中有2個「1」，所以「數目1」> k。我試過這種方式，但它不起作用： constraint forall(i in n, j in m) forall

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限制優化使用 - 爲社區服務組織創建最佳志願者計劃

我是一名大學生，他是一名志願者，擔任當地社區服務組織的項目經理。我工作的一大部分是將志願者時間表（通過文本和電子郵件提交給我）與tutee時間表（由教師通過Google表單提交）相匹配。在過去的兩年裏，我一直在使用excel表格和顏色編碼手動匹配所需的時間段和志願者的可用性。到目前爲止，這很容易，因爲我收到了相對較少的導師請求和志願者註冊。在過去兩個月裏，我一直努力在我管理的學校發展輔導計劃。這

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choco中的復變量

如果複雜變量滿足約束，如何檢入Choco？例如，如果我有配置的以下列表： int[][] configurations = new int[][] { {20, 24, 10, 3, 4}, {20, 13, 1, 3, 4}}; 其中CONFIG1 = {20，24，10，3,4}和CONFIG2 = {20，13，1，3，4} int[] constraints =

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Minizinc lazyfd解決方案忽略約束條件

問題是要找到一些時間表，讓一些人以固定大小的羣體打高爾夫球（或其他）。我們必須保證每個玩家一次只能在一個組中。這裏是我的代碼： int: gr; % number of groups int: sz; % size of groups int: we; % number of weeks int: n=gr*sz; % number of players set

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差異LP/MIP和CP

約束規劃（CP）和線性規劃（LP）或混合整數規劃（MIP）有什麼區別？我知道LP和MIP是什麼，但不瞭解與CP的區別 - 或者CP與MIP和LP相同？我對此感到困惑......

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如何獲取z3中給定的可能整數集合中的整數列表？

最小示例如下：給定一組可能的整數[1, 2, 3]使用z3py創建大小爲5的任意列表。允許重複。預期的結果是一樣的東西[1, 1, 1, 1, 1]或[3, 1, 2, 2, 3]等如何解決這個問題，以及如何實現「選擇」？最後，我想找到所有解決方案，可以通過添加其他約束來解決，如link中所述。任何幫助將非常感激。

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Python元素總和和連續次數約束

我有這樣的數據。 a = [10, 11, 12, 13, 14] b = [15, 16, 17, 18, 19] c = [20, 21, 22, 23, 24] 我要檢查是否每一個列表中的第i個元素的總和，即，逐元素總和加起來大於50，其中i = [0，1，2，3， 4]。我也想檢查總和是否大於50連續三次。有沒有辦法做到這一點作爲約束滿意度問題在Python？

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Choco求解器 - 如果在運行時間非常長的情況下，如何獲得最接近的解決方案（滿足大多數約束）？

在巧克力求解器中，如果找到解決方案可能需要很長時間，您如何獲得最接近的解決方案（目前滿足大多數約束的解決方案，但可能無法滿足所有約束）？例如，如果我正在爲解決方案運行Model.getSolver（）。solve（），並且我已經決定儘管找不到解決方案需要足夠長時間，但是如何輸出最接近的解決方案至今？

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查找單詞的所有可能的組合在給定的格式

我有100萬行長期詞典： w([w,o,r,d]). w([h,a,p,p,y]). w([q,u,e,s,t,i,o,n]). ... 現在我在腳本的工作，將返回所有可能的話，把滿足給定的格式。例如： w([A,B,C]), w([B,C]), A \== B, A \== C, B \== C. 我發現，使不同的所有變量的源： alldif([]). alldif([E|Es

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如何使用loco進行基本優化

我正在嘗試使用loco做一個基本的優化示例。我有一個成本向量，它的索引對應於多個時隙的整數值，並且希望最小化不同子集的時隙的總和。請參閱下面的我的嘗試，因爲沒有選擇的插槽和成本之間的「鏈接」，這失敗了。 (def costs [10 10 20 20 30 30 40 40 10 10]) (let [slot-vars (for [i (range 5)] ($in [:slot i]