global constraints | BriefGPT

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安全的基于模型的多智能体均场强化学习
本研究提出了 Safe-M3-UCRL 算法，使用平均场强化学习来为大量智能体寻找优化方法，并且可以在面临未知转换动态时实现建模优化问题，保证悲观约束条件的满足。在这个基础上，我们以共享代步交通问题为例进行了模拟评估，结果表明，该算法在保证
PDFa year ago
ACL带提示的全局约束的零样本事件论元分类
本文使用全局约束和提示来有效地处理事件参数分类，而无需任何标注和特定任务的训练，使用新的提示模板，可以轻松适应所有事件和参数类型，并且在多个数据集上实验证明了该方法的有效性。
PDFa year ago
弱监督分割的边界框：全局约束逐渐接近完全监督
本文提出了一种基于全局约束的弱监督学习分割方法，通过引入严格的拘束和强大的拓扑先验，使得网络输出被限制在一个更准确的区域内，实验结果表明该方法在前列腺和脑病变等应用场景下具有很高的准确性。
PDF4 years ago
带约束条件的差分隐私云端多智能体优化
本文提出了基于差分隐私保护的多智能体约束优化问题的优化框架，并在一个可信云计算平台上进行实现，其中云计算平台通过修改计算结果来保护代理的状态隐私，同时在温和条件下证明了每个代理的优化问题可以收敛到唯一解，并保持不可区分隐私。
PDF7 years ago
MM开放全局约束的可收缩性
本文介绍了一种简单的特征值方法（称为收缩性），用于确定全局约束的适用性，从而使过滤在执行期间保持稳定；同时提出了两种软约束的一般性分类，并在硬约束和软约束上演示了这一方法。
PDF7 years ago
MMASP 模数 CSP: clingcon 系统
本文介绍了一种混合型 ASP 求解器 clingcon，它使用 Constraint Programming 中的非布尔约束和 Answer Set Programming 的高性能布尔求解能力，其主要技术创新是通过基于不可约不一致集的学习
PDF12 years ago
IJCAIAll Different, Global Cardinality 以及相关约束的分解
本文研究表明，像 ALL-DIFFERENT 和 GCC 等一些常见且重要的全局约束可以被分解为简单的算术约束，我们可以在这些约束上实现界限或范围一致性，甚至可以进行更大的削减。我们在一个伪布尔求解器中使用这些分解进行了实验。
PDF15 years ago
IJCAI电路复杂度和全局约束的分解
使用电路复杂度工具研究全局约束的分解，证明约束传播器存在一个多项式大小分解，当且仅当可以通过一个多项式大小单调布尔电路计算，并证明领域一致性传播者不存在多项式大小分解。
PDF15 years ago
SLIDE: CARDPATH 约束的有用特殊情况
研究 CardPath 约束条件，在变量序列中多次满足约束条件的情况下，SLIDE 可用于编码包括 CardPath 的广泛滑动序列约束条件，并讨论了如何传播 SLIDE 并提供了 CardPath 的完整传播器。
PDF15 years ago