 | PyConstraints.간단한 제약 만족도 솔버 |
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PyConstraints. 순위 및 요약
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PyConstraints. 설명
PyConstraints는 단순하고 제약 조건 만족도 문제 해결사입니다. yacs 과정 스케줄러 project.usagethe 문제는 기본 인터페이스입니다. >>> pyconstraints 가져 오기 문제가 해결 된 다음 다양한 제약 조건으로 해결할 수있는 문제를 지정하십시오. >>> p = problem ()> >> P.ADD_Variable ( 'x', 범위 (4)) # 변수 이름, 도메인 >>> p.add_variable ( 'y', 범위 (4)) # 제약 조건 기능을 제공하고 사용되는 변수 목록 >>> p .add_constraint (lambda x, y : x! = y, >>> p.add_constraint (람다 x : x % 2 == 0) 그런 다음 해결책을 얻으십시오 : >>> p. get_solutions () # => ({ 'y': 0, 'x': 2}, # { 'y': 1, 'x': 0}, # { 'y': 1, 'x': 2} , # {y ': 2,'x ': 0}, # {y': 3, 'x': 0}, # { 'y': 3, 'x': 2}) 또는 반복적으로 :> >> p.iter_solutions (). next () # => {y ': 0,'x ': 2}! 다른 Solversimply를 사용하여 솔버를 문제 생성자로 전달하십시오 : >>> pyconstraints 가져 오기 Bruteforcesolver, BacktrackingSolver >>> P = 문제점 (BackTrackingSolver ()) # BruteForcesolver는 BruteForcesolver의 defaultbecaus입니다. iTertools를 사용하면 BacktrackingSolver.writing 자신의 Solverfor의 경우보다 빠른 경우가있을 수 있으며, @AbstractProperty DEF Solutions_seen (자아) ) : "솔버가 본 솔루션 수를 반환합니다." @ABStractProperty DEF 솔루션 _AT_POINTS (자체) : ""@ABSTRACTMETHOD DEF SET_CONDITIONS (자체, 변수, 제약 조건) : "" "" "@ABSTRACTMETHOD DEF SET_CONDITERS (" ""라는 {ITERATION_INDEX : 솔루션}의 사전을 반환합니다. 변수와 제약 조건을 할당합니다. Variables = {variable-name : domain-values list-values} 구속 조건 = "" "@abstractmethod def restore_point ( self, starting_point = none) : "반복 상태를 주어진 시작점으로 복원합니다." @AbstractMethod DEF SAVE_POINT (자체) : "" "데이터를 반환하여 현재 반복점으로 복원 할 수있는 방법을 나타냅니다." "@ABSTRACTMETHOD DEF __ (자체) :"솔루션을 산출합니다. "그러나 COVINENCE를 위해서는 상속받을 수 있습니다. ``__iter__`` 및``set_conditions``.product의 홈페이지를 제외한 모든 인터페이스 방법에 대한 기본 구현을 제공하는``pyconstraints.solverbase``
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