In this document, we introduce PYCSP$3$, a Python library that allows us to write models of combinatorial constrained problems in a simple and declarative way. 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 modeling and solving phases: you write a model, you compile it (while providing some data) in order to generate an XCSP3 instance (file), and you solve that problem instance by means of a constraint solver. In this document, you will find all that you need to know about PYCSP$3$, with more than 40 illustrative models.


翻译:在此文件中,我们引入了PYCSP$3$, Python 图书馆允许我们以简单和宣示的方式写出组合约束问题模型。 目前,用 PyCSP $3, 您可以写出制约满意度和优化问题模型。 更具体地说, 您可以建立 CSP( 限制满意度问题) 和 COP( 限制优化问题) 模型。 重要的是, 建模阶段和解决阶段之间存在完全的分离: 您要写一个模型, 您要编集它( 提供一些数据), 以便生成 XCSP3 实例( 文件), 而您要用制约解答器来解决问题。 在这份文件中, 您会发现所有您需要了解的 PYCSP 3$, 并有40多个示例模型。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
【干货书】Python 编程,480页pdf
专知会员服务
237+阅读 · 2020年8月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
48+阅读 · 2019年9月24日
百闻不如一码!手把手教你用Python搭一个Transformer
大数据文摘
18+阅读 · 2019年4月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月23日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月21日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
【干货书】Python 编程,480页pdf
专知会员服务
237+阅读 · 2020年8月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
48+阅读 · 2019年9月24日
相关资讯
百闻不如一码!手把手教你用Python搭一个Transformer
大数据文摘
18+阅读 · 2019年4月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员