<p>Los Problemas de Satisfacción de Restricciones son aquellos problemas que se expresan por un conjunto de variables y restricciones.Una solución a un CSP estará dada por la instanciación de todas las variables, donde ninguna restricción sea violada. La metodología Autonomous Search (AS) se encarga, dentro de la programación con restricciones, de agilizar el proceso de resolución. Básicamente la idea consta en reemplazar aquellas estrategias de resolución que aparenten no mostrar un buen rendimiento por otras más prometedoras. El reemplazo de estrategias es controlado por una función de elección que actualmente es optimizada por medio de un algoritmo genético.</p><p>El objetivo de este proyecto es reemplazar el algoritmo genético por un algoritmo basado en QPSO (Quantum Particle Swarm Optimization) con el fin de determinar si este cambio resulta en una mejora en la eficiencia de la arquitectura para AS</p>
<p>Constraint Satisfaction Problems (CSP) are those problems that are expressed by a set of variables and constraints. A solution to a CSP is given by the instantiation of all the variables, where no constraint is violated. Autonomous Search (AS), in Constraint Programming, is devoted to accelerate the resolution process of CSPs. Basically the idea is to replace those stratagies exhibiting a bad performance by more promising ones. The replacement of strategies is controlled by a choice function that currently is optimized by means of a genetic algorithm.</p><p>The purpose of this project is to replace the genetic algorithm by a QPSO (Quantum Particle Swarm Optimization) algorithm with the aim of determining if this change results in a better performance for the AS architecture</p>
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Ingeniero de Ejecución en Informática
INGENIERIA DE EJECUCION INFORMATICA
<p>Los Problemas de Satisfacción de Restricciones son aquellos problemas que se expresan por un conjunto de variables y restricciones.Una solución a un CSP estará dada por la instanciación de todas las variables, donde ninguna restricción sea violada. La metodología Autonomous Search (AS) se encarga, dentro de la programación con restricciones, de agilizar el proceso de resolución. Básicamente la idea consta en reemplazar aquellas estrategias de resolución que aparenten no mostrar un buen rendimiento por otras más prometedoras. El reemplazo de estrategias es controlado por una función de elección que actualmente es optimizada por medio de un algoritmo genético.</p><p>El objetivo de este proyecto es reemplazar el algoritmo genético por un algoritmo basado en QPSO (Quantum Particle Swarm Optimization) con el fin de determinar si este cambio resulta en una mejora en la eficiencia de la arquitectura para AS</p>
<p>Constraint Satisfaction Problems (CSP) are those problems that are expressed by a set of variables and constraints. A solution to a CSP is given by the instantiation of all the variables, where no constraint is violated. Autonomous Search (AS), in Constraint Programming, is devoted to accelerate the resolution process of CSPs. Basically the idea is to replace those stratagies exhibiting a bad performance by more promising ones. The replacement of strategies is controlled by a choice function that currently is optimized by means of a genetic algorithm.</p><p>The purpose of this project is to replace the genetic algorithm by a QPSO (Quantum Particle Swarm Optimization) algorithm with the aim of determining if this change results in a better performance for the AS architecture</p>