However, it does not mean that solv

However, it does not mean that solving the problem will be more efficient within
constraint programming than using mathematical programming. Solving the problem
is another story. The advantage of MIP solvers is that they use relaxations of the problemto
prune the search tree,while in CP they use constraint propagation techniques to

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัญหาการกำหนดค่าตัวอย่าง 1.3 ภายในข้อจำกัดการเขียนโปรแกรม เป้าหมายคือการกำหนดวัตถุ n { o1, o2,..., บน} ที่ตำแหน่ง n ไป { l1, l2,..., ln } แต่ละวัตถุวางในตำแหน่งอื่น จะใช้ข้อจำกัดในการเขียนโปรแกรมเทคนิค รูปแบบเป็นดังนี้:แตกต่างกัน (y1, y2,..., yn)ซึ่ง yi แทนดัชนีของสถานที่ซึ่งกำหนดอ้อยวัตถุ ทั่วโลกข้อจำกัดแตกต่างกัน (y1, y2,..., yn) ระบุว่า ตัวแปรทั้งหมดต้องแตกต่างกันถ้าปัญหานี้ใหม่โดยใช้แบบจำลอง IP มีการแนะนำการตัดสินใจต่อไปนี้ตัวแปร:xij =1 ถ้าอ้อยวัตถุถูกกำหนดให้กับตำแหน่ง ljอื่น ๆ 0ดังนั้น ตัวแปรอีกมากมาย (n2 แทน n) ประกาศ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวอย่างปัญหา 1.3 การกำหนดข้อ จำกัด ภายในการเขียนโปรแกรม เป้าหมายของเราคือ
การกำหนดวัตถุ n {O1, O2, . . บน} ไปยังสถานที่ n {L1, L2, . . , LN} ที่วัตถุแต่ละคนจะ
วางอยู่บนสถานที่ที่แตกต่างกัน โดยใช้เทคนิคการเขียนโปรแกรมข้อ จำกัด รูปแบบจะ
เป็นคนต่อไปนี้:
(... Y1, Y2, yn) แตกต่างกันทั้งหมด
ที่ Yi หมายถึงดัชนีของสถานที่ที่ OI วัตถุที่ได้รับมอบหมาย ทั่วโลก
ข้อ จำกัด แตกต่างกันทั้งหมด (Y1, Y2, yn...) ระบุว่าตัวแปรทั้งหมดที่ต้องแตกต่างกัน.
ถ้าปัญหานี้เป็นแบบจำลองโดยใช้รูปแบบ IP หนึ่งมีการแนะนำการตัดสินใจต่อไปนี้
ตัวแปร
xij =
?
1 ถ้าวัตถุ OI ได้รับมอบหมายให้ตั้ง LJ
0 เป็นอย่างอื่น
ดังนั้นตัวแปรอื่น ๆ อีกมากมาย (N2 แทน n) มีการประกาศ