Page 97 - 4495
P. 97

необхідній мірі. Навіть якщо такий розподіл ймовірності класифіку-
            ється як розв'язок, то їх якісна характеристика виглядає недостатньо
            обґрунтованою, оскільки ступінь  SN                ( ) становить 0,8.

                  Досліджування послідовності задачі на основі обмежень
                  Означення  9  (ступінь  послідовності).  Ступінь  послідовності
            ймовірнісної проблеми задоволення обмежень V,                        D, C    будемо озна-

            чати як максимум для 1 SN            ( )для кожного   що задовольняє С . Сту-
            пенем непослідовності I  вважатимемо його доповнення до 1.

                  Ступінь непослідовності ймовірнісної задачі CSP може бути оці-
            нена шляхом ступеня преференцій обмеження, яке не задовольняєть-
            ся в жодному з присвоєнь                 . Можна показати, що ступінь непо-
                                                         v
            слідовності дорівнює найменшому ступеню необхідності незадоволе-

            ного обмеження           c false  для всіх ймовірнісних розподілів, що задово-

            льняють С .
                  Обчислення  ступеня  непослідовності  ймовірнісної  задачі  CSP
            може бути спрощено, якщо означити максимальний розподіл ймовір-

            ності, що задовольняє множину обмеження C .
                  Твердження  1  (ступінь  задоволення  обмеження).  Нехай

             P   (V  ,D ,C )  – ймовірнісна задача CSP, означимо максимальний ймо-
              
            вірнісний розподіл         p  * P  на   як:
                                                  v
                                    " qОQ     :p  * ( )q =     min        (1 w ,1)-
                                            v    P                               i
                                                         ((c w ) C) ( |qО Щ = Ш c )
                                                            i  i        i
                  Тоді для будь-якого ймовірнісного розподілу   на   ,   задово-
                                                                                            v
                                                                *
            льняє  P  тоді і тільки тоді, якщо               .
                                                               P
                  ( , )c w  C : | ( , )c w     N  ( )c   w   min              (1   ( ),1) w  
                     i   i               i  i          i      i        ( v ) ( |    ) c        i
                                  ( c ,  w )  C      так як  |     c : ( )   1    w
                                      i  i            V                  i             i
                              " ОQq  V : ( )Јp q  min ((c i w ) C) ( |О Щ = Шq  c) (1 w ,1)-  i  Юp ( )Јq  p * P ( )q
                                                       i
                  Наближений  максимальний  ймовірнісний  розподіл  оцінює,  до

            якої міри кожне присвоєння може розглядатися як оптимальне при-
            своєння. Тобто таке, що відповідає ідеї або концепції ступеня задово-
            леності обмеження, яке розглядалося на початку цієї частини.

                  Приклад 3 Розглянемо ймовірнісну задачу на основі обмежень  P
            з прикладу 3. Будемо обчислювати ймовірнісний розподіл   для всіх
                                                                                               *
                                                                                               P
                v . Спочатку отримаємо             * ((   3 , 2 , 1  ))   6 . 0  відповідно із незадоволе-
                                                       P
            ного  обмеження  С .  Друге             P *  ( )   4 . 0 отримаємо  від  всіх  присвоєнь,
            які задовольняють  a і не задовольняють  b, наприклад,                                 ) 2 , 2 , 1 (  . Всі




                                                           97
   92   93   94   95   96   97   98   99   100   101   102