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Timestamp: 2016-12-10 11:07:04+00:00

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⭐Tema 5: Problemas de satisfacción de restricciones
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Lidia Villalba Castillo
1 Tema 5: Problemas de satisfacción de restricciones José Luis uiz eina José Antonio Alonso Franciso J. Martín Mateos María José Hidalgo Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial Universidad de Sevilla Inteligencia Artificial I, 20122 Índice PSs: representación Backtracking Consistencia de arcos eparación heurística3 Problema de Satisfacción de estricciones Un problema de satisfacción de restricciones (PS) viene definido por los siguientes elementos: Un conjunto finito de variables X 1,...,X n Un conjunto finito de dominios D i asociados a cada variable X i, especificando los posibles valores que puede tomar Un conjunto finito de restricciones C 1,...,C m, que definen una serie de propiedades que deben verificar los valores asignados a las variables Una solución al problema es una asignación de valores a las variables {X 1 = v 1,...,X n = v n } tal que v i D i y se verifican las restricciones Esta formulación permite una representación simple del problema, y el uso de heurísticas de propósito general, independientes del problema4 Tipos de Problemas de Satisfacción de estricciones Clasificación según el tipo de restricciones: estricciones de obligación (hard constraints). estricciones de preferencia (soft constraints). Clasificación según los dominios: Dominios discretos (finitos o infinitos). Dominios continuos. Clasificación según el número de variables implicadas en las restricciones: estricciones binarias. estricciones múltiples.5 Ejemplo: N reinas Situar N reinas en un tablero de ajedrez de tamaño N N de forma que no se den jaque mutuamente. Variables: V 1,...,V N Dominios: D i = {1,...,N} estricciones: Jaque horizontal: V i V j Jaque diagonal: V i V j i j Ejemplo (V 1 = 1, V 2 = 3): Problema con dominios finitos y restricciones binarias (de obligación).6 Ejemplo: coloreado de mapas Usando tres colores (rojo,azul,verde) colorear el mapa de Andalucía: CO JA SE HU G MA AL CA Variables: Huelva, Cádiz, Sevilla, Córdoba, Málaga, Jaen, Granada, Almería Dominios: {rojo, azul, verde} estricciones: P Q, para cada par de provincias vecinas P y Q Problema con dominios finitos y restricciones binarias (de obligación).7 Ejemplo: satisfacibilidad proposicional Problema SAT (para cláusulas): Dado un conjunto de variables proposicionales L = {p 1,...,p n } y un conjunto de cláusulas proposicionales {C 1,...,C m } formadas con los símbolos de L, determinar si existe una asignación de valores de verdad a los símbolos de L de manera que se satisfagan todan las cláusulas Variables: {p 1,...,p n } Dominios: {T, F} (booleanos) estricciones: {C 1,...,C m } Problema con dominios finitos y restricciones múltiples (de obligación). Problema NP-completo Por tanto, en el peor caso, no es posible resolver PSs con dominios finitos en tiempo polinomial (si P NP).8 Ejemplo: criptoaritmética Asignar valores del 1 al 8 a cada letra de manera que: (C1 C2 C3) I D E A I D E A M E N T E Variables: I, D, E, A, M, N, T, C 1, C 2, C 3 Dominios: {1,...,8} para I, D, E, A, M, N, T y {0, 1} para C 1, C 2, C 3 estricciones: Primera suma: 2 A = (10 C 3 ) + E Segunda suma: (2 E) + C 3 = (10 C 2 ) + T Tercera suma: (2 D) + C 2 = (10 C 1 ) + N Cuarta suma: (2 I) + C 1 = (10 M) + E Problema con dominios finitos y restricciones múltiples (de obligación). +9 Ejemplo: asignación de tareas Asignar tareas a empleados de acuerdo con su capacidad para desarrollarlas Tabla de capacidades (C i ): T 1 T 2 T 3 E E E Variables: E i Dominios: D i = {T 1,...,T n } estricciones: Obtener la mejor n i=1 C i Problema con dominios finitos y restricciones múltiples (de preferencia).10 Ejemplo: planificación de corte Encontrar la manera de situar patrones de corte en una pieza de cartón. Variables: P 1, P 2, P 3, P 4 (piezas) Dominios: Coordenadas en el plano. estricciones: Las piezas no deben superponerse. Problema con dominios continuos y restricciones binarias (de obligación).11 Problemas de Satisfacción de estricciones En este tema, trataremos PSs: Con dominios finitos Con restricciones binarias de obligación Todo problema con restricciones múltiples se puede reducir a uno equivalente con restricciones binarias epresentación en forma de grafo de un PS: SE=CO CO CO=JA JA HU=SE SE SE=MA CO=MA CO=G JA=G HU HU=CA CA CA=SE CA=MA MA MA=G G G=AL AL12 Implementación de la representación de un PS Variables: estructura con nombre + dominio Funciones de acceso: PS-VA-NOMBE y PS-VA-DOMINIO La variable global * VAIABLES* contiene a todas las variables del PS estricciones: estructura con los nombres de las variables involucradas + función Funciones de acceso: PS-EST-VAIABLES y PS-EST-FUNCION La variable global * ESTICCIONES* contiene todas las restricciones del PS13 PS como problema de espacio de estados Estados: Asignaciones parciales (y consistentes con las restricciones) de valores a variables: {X i1 = v i1,...,x ik = v ik } Estado inicial: {} Estados finales: asignaciones completas Operadores: Asignar un valor (de su dominio) a una variable no asignada en el estado Aplicabilidad: la asignación resultante tiene que ser consistente Soluciones mediante búsqueda en profundidad Puesto que las soluciones están a una profundidad fija (igual al número de variables), profundidad es preferible a anchura14 Simplificaciones en la búsqueda El orden en el que se aplican los operadores es irrelevante para la solución final (conmutatividad) Por tanto, los operadores puden reducirse a considerar las posibles asignaciones a una única variable no asignada El camino hacia la solución no es importante No necesitamos la estructura de nodo No necesitamos una representación explícita para los operadores No es posible repetir un estado durante la búsqueda: No es necesario realizar comprobaciones para evitar repeticiones Es decir, no es necesario tener una lista CEADOS con las asignaciones parciales ya analizadas15 Búsqueda en profundidad para PS: implementación Estados: representados como listas de asociación Usaremos una función que elige la nueva variable a asignar (de entre las no asignadas) y otra función que va a ordenar los valores del dominio de la variable seleccionada: SELECCIONA-VAIABLE(ESTADO) ODENA-VALOES(DOMINIO) Función que calcula los sucesores: FUNCION PS-SUCESOES(ESTADO) 1. Hacer VAIABLE igual a SELECCIONA-VAIABLE(ESTADO) Hacer DOMINIO-OD igual ODENA-VALOES(PS-VA-DOMINIO(VAIABLE)) Hacer SUCESOES igual a vacío 2. Para cada VALO en DOMINIO-OD, Hacer NUEVO-ESTADO igual a la asignación obtenida ampliando ESTADO con VAIABLE=VALO Si NUEVO-ESTADO es consistente con *ESTICCIONES*, añadir NUEVO-ESTADO a SUCESOES 3. Devolver SUCESOES16 Búsqueda en profundidad para PS: implementación FUNCION PS-BUSQUEDA-EN-POFUNDIDAD() 1. Hacer ABIETOS igual a la lista formada por la asignación vacía 2. Mientras que ABIETOS no esté vacía, 2.1 Hacer ACTUAL el primer estado de ABIETOS 2.2 Hacer ABIETOS el resto de ABIETOS 2.3 Si ACTUAL es una asignación completa devolver ACTUAL y terminar en caso contrario, Hacer NUEVOS-SUCESOES igual a PS-SUCESOES(ACTUAL) Hacer ABIETOS igual al resultado de incluir NUEVOS-SUCESOES al principio de ABIETOS 3. Devolver FALLO.17 Algoritmo de backtracking El algoritmo de búsqueda en profundidad anterior se suele llamar algoritmo de backtracking, aunque usualmente, se presenta de manera recursiva: FUNCION PS-BACKTACKING() 1. Devolver PS-BACKTACKING-EC({}) FUNCION PS-BACKTACKING-EC(ESTADO) 1. Si ESTADO es una asignación completa, devolver ESTADO y terminar 2. Hacer VAIABLE igual a SELECCIONA-VAIABLE(ESTADO) Hacer DOMINIO-OD igual ODENA-VALOES(PS-VA-DOMINIO(VAIABLE)) 3. Para cada VALO en DOMINIO-OD, 3.1 Hacer NUEVO-ESTADO igual a la asignación obtenida ampliando ESTADO con VAIABLE=VALO 3.2 Si NUEVO-ESTADO es consistente con *ESTICCIONES*: Hacer ESULTADO igual a PS-BACKTACKING-EC(NUEVO-ESTADO) Si ESULTADO no es FALLO, devolver ESULTADO y terminar 3. Devolver FALLO18 Heurísticas en el algoritmo de backtracking En principio, Backtracking realiza una búsqueda ciega Búsqueda no informada, ineficiente en la práctica Sin embargo, es posible dotar al algoritmo de cierta heurística que mejora considerablemente su rendimiento Estas heurísticas son de propósito general Independientes del problema Sacan partido de la estructura especial de los PS Posibles mejoras heurísticas: Selección de nueva variable a asignar Orden de asignación de valores a la variable elegida Propagación de información a través de las restricciones Vuelta atrás inteligente en caso de fallo19 Selección de la siguiente variable a asignar Incorporar heurística en la definición de SELECCIONA-VAIABLE(ESTADO) Heurística MV: seleccionar la variable con el menor número de valores en su dominio consistente con la asignación parcial actual Ejemplo: con la asignación (parcial) {Huelva = ojo, Sevilla = Azul, Malaga = ojo} la siguiente variable a asignar sería Cadiz o Cordoba (en ambos casos sólo hay un valor en sus dominios consistente con la asignación) Otra heurística: variable que aparece en el mayor número de restricciones (grado) Usada para desempatar MV20 Ordenación de valores de la variable seleccionada Definición adecuada para la función ODENA-VALOES(DOMINIO) Considerar antes los que eliminen menos posibles valores de las variables por asignar21 Comprobación hacia adelante (forward checking) Para cada estado, mantener información sobre los posibles valores para las variables que quedan por asignar: Cada vez que se asigna un nuevo valor a una variable, quitar del dominio de las variables por asignar, aquellos valores que no sean consistentes con el nuevo valor asignado Cuestiones técnicas: Cada nodo del árbol debe contener el estado junto la lista de valores posibles en las variables por asignar Muy fácil de usar en conjunción con la heurística MV22 Ejemplo de (forward checking) en el coloreado de mapas Ejemplo (seleccionando variables en orden alfabético): {AL=} --> eliminar del dominio de G {AL=,CA=} --> eliminar de los dominios de HU, SE y MA {AL=,CA=,CO=A} --> eliminar A de los dominios de MA, SE y JA {AL=,CA=,CO=A,G=V} --> eliminar V de los dominios de JA y MA En este momento, Malaga no tiene ningún valor posible. Por tanto, no es necesario seguir explorando en el árbol Es decir, se ha detectado inconsistencia sin necesidad de asignar valores a Huelva y Jaen, y para cualquier extensión de la asignación parcial construida hasta el momento23 Ejemplo: Backtracking+forward checking en 4-reinas24 Propagación de restricciones La comprobación hacia adelante es un caso particular de propagación de restricciones: Propagar las implicaciones de las restricciones sobre una variable sobre otras variables existen técnicas más completas para propagar restricciones que la comprobación hacia adelante la propagación debe ser rápida: completitud vs rapidez La consistencia de arcos proporciona un método con un buen compromiso entre eficiencia y completitud25 Consistencia de arcos En un PS, por arco entendemos un arco dirigido en el grafo que lo representa Equivalentemente, un arco es una restricción en la que hay una variable distinguida Notación: B > E, CO SE, V i V j i j Arco consistente respecto a un conjunto de dominios asociados a un conjunto de variables: Para cualquier valor del dominio asociado a la variable distinguida del arco, existen valores en los dominios de las restantes variables que satisfacen la restricción del arco Ejemplo: si SE y CO tienen ambas asignadas como dominio {rojo, verde}, el arco CO SE es consistente Ejemplo: si el dominio de SE es {rojo} y el de CO es {rojo, verde}, el arco CO SE no es consistente. Nota: el arco puede hacerse consistente eliminando rojo del dominio de CO26 Idea intuitiva de AC-3 (consistencia de arcos) Objetivo: a partir de los dominios iniciales de las variables devolver un conjunto de dominios actualizado tal que todos los arcos del problema sean consistentes Actualización de dominios: Si un arco es inconsistente, podemos hacerlo consistente eliminando del dominio de la variable distinguida aquellos valores para los que no existen valores en los dominios de las restantes variables que satisfagan la restricción27 Idea intuitiva de AC-3 (consistencia de arcos) evisión de arcos: si el dominio de una variable se actualiza, es necesario revisar la consistencia de los arcos en los que aparece la variable como variable no distinguida Criterio de parada: Todos los arcos son consistentes respecto a los dominios de las variables O algún dominio queda vacío (inconsistencia)28 Consistencia de arcos (ejemplo) Planificación de las acciones de un robot (Poole, pag. 149): Un robot necesita planificar cinco actividades (A, B, C, D y E), donde cada actividad ha de comenzar en un momento en el tiempo (1, 2, 3, o 4) y dura exactamente una únidad de tiempo. estricciones: La actividad B no puede realizarse en el momento número 3. La actividad C no puede realizarse en el momento número 2. Las actividades A y B no pueden realizarse simultáneamente. Las actividades B y C no pueden realizarse simultáneamente. La actividad C ha de realizarse antes de la D. Las actividades B y D no pueden realizarse simultáneamente. Las actividades A y D han de realizarse simultáneamente. La actividad E ha de ser la primera.29 Consistencia de arcos (ejemplo) epresentación como grafo: A A = B B A = D B = D B = C D C < D C E < A E < D E E < C E < B30 Consistencia de arcos (seguimiento del ejemplo) Variables y dominios Arcos pendientes de revisar (A ) (B 1 2 4) (C 1 3 4) A B, A B, B C, B C, C < D, C < D, B D, B D, (D ) (E ) A = D, A = D, A > E, A > E, B > E, B > E, C > E, C > E, D > E, D > E (A ) (B 1 2 4) (C 1 3) C < D, B D, B D, A = D, A = D, A > E, A > E, B > E, (D ) (E ) B > E, C > E, C > E, D > E, D > E, B C (A ) (B 1 2 4) (C 1 3) B D, B D, A = D, A = D, A > E, A > E, B > E, B > E, (D 2 3 4) (E ) C > E, C > E, D > E, D > E, B C, C < D (A 2 3 4) (B 1 2 4) (C 1 3) A = D, A > E, A > E, B > E, B > E, C > E, C > E, D > E, (D 2 3 4) (E ) D > E, B C, C < D, A B (A 2 3 4) (B 1 2 4) (C 1 3) B > E, B > E, C > E, C > E, D > E, D > E, B C, C < D, (D 2 3 4) (E 1 2 3) A B, A > E (A 2 3 4) (B 2 4) (C 1 3) B > E, C > E, C > E, D > E, D > E, B C, C < D, A B, (D 2 3 4) (E 1 2 3) A > E, A B, B C, B D (A 2 3 4) (B 2 4) (C 3) C > E, D > E, D > E, B C, C < D, A B, A > E, A B, (D 2 3 4) (E 1 2 3) B C, B D, C < D (A 2 3 4) (B 2 4) (C 3) D > E, D > E, B C, C < D, A B, A > E, A B, B C, (D 2 3 4) (E 1 2) B D, C < D, B > E, C > E (A 2 3 4) (B 2 4) (C 3) B > E, C > E, C < D, B D, A = D, D > E (D 4) (E 1 2) (A 2 3 4) (B 2) (C 3) A = D, D > E, A B, B C, B D, B > E (D 4) (E 1 2) (A 4) (B 2) (C 3) D > E, A B, B C, B D, B > E, A B, A = D, A > E (D 4) (E 1 2) (A 4) (B 2) (C 3) (D 4) (E 1) A B, A = D, A > E, A > E, B > E, C > E, D > E (A 4) (B 2) (C 3) (D 4) (E 1)31 Implementación del algoritmo AC-3 Arcos: estructura con los campos variable y restricción Funciones de acceso: ACO-VAIABLE y ACO-ESTICCION Generación de todos los arcos de un PS: FUNCION ACOS() 1. Hacer AC igual a vacío 2. Para cada ESTICCION es *ESTICCIONES* 2.1 Para cada VAIABLE en PS-EST-VAIABLES(ESTICCION) Añadir a AC el arco formado por VAIABLE+ESTICCION 3. Devolver AC Cálculo de dominio actualizado: FUNCION ACTUALIZA-DOMINIO(VAIABLE,ESTICCION,VAIABLES) 1. Hacer DOMINIO-ACTUAL igual al dominio de VAIABLE en VAIABLES Hacer NUEVO-DOMINIO igual a vacío 2. Para cada VALO en DOMINIO-ACTUAL hacer 2.1 Si para ese VALO de VAIABLE existe una asignación a las restantes variables de ESTICCION que satisfaga ESTICCION, incluir VALO en NUEVO-DOMINIO 3. Devolver NUEVO-DOMINIO32 Implementación del algoritmo AC-3 FUNCION AC-3(VAIABLES) 1. Hacer ED igual a ACOS() 2. Mientras ED no sea vacío 2.1 Hacer ACTUAL el primero de ED y ED el resto de ED 2.2 Hacer VAIABLE igual a ACO-VAIABLE(ACTUAL) y ESTICCION igual ACO-ESTICCION(ACTUAL) 2.3 Hacer DOMINIO-ACTUAL igual al dominio de VAIABLE en VAIABLES 2.4 Hacer DOMINIO-NUEVO igual a ACTUALIZA-DOMINIO(VAIABLE,ESTICCION,VAIABLES) 2.5 Si DOMINIO-NUEVO y DOMINIO-ACTUAL son distintos, entonces Actualizar (destructivamente) el dominio de ACTUAL en VAIABLES con NUEVO-DOMINIO Incluir en ED todos los arcos de ACOS() en los que aparezca VAIABLE y ésta NO sea la variable distinguida del arco 2.6 Devolver VAIABLES Entrada: una lista de variables+dominios Salida: la lista de entrada, con los dominios actualizados (destructivamente) de manera que todos los arcos del PS son consistentes33 Propiedades de AC-3 Complejidad en tiempo O(n 2 d 3 ) (en el caso de restricciones binarias), donde: n: número de variables d: máximo número de valores de un dominio La complejidad polinomial nos indica que sólo con AC-3 no es posible resolver un PS Pero puede combinarse con algún tipo de búsqueda Dos aproximaciones: Incorporar en el algoritmo de backtracking, como un paso de propagación de restricciones después de cada asignación Intercalar AC-3 con búsqueda34 Búsqueda de soluciones mediante consistencia de arcos Posibles resultados tras aplicar AC-3: Existe un dominio vacío: no hay solución. Todos los dominios son unitarios: hay una solución. No hay dominios vacíos y al menos uno no es unitario: soluciones? Idea: romper un dominio no vacío en subdominios y aplicar AC-3 a los estados resultantes Esto se puede hacer de manera sistemática (búsqueda) Hasta que se obtiene un estado con todos los dominios unitarios (solución) O bien hasta que se detecta inconsistencia en todas las alternativas (no hay solución)35 Búsqueda de soluciones mediante consistencia de arcos FUNCION BUSQUEDA-AC3() 1. Hacer ABIETOS igual a una lista cuyo único elemento es una copia de *VAIABLES* 2. Mientras que ABIETOS no esté vacía, 2.1 Hacer ACTUAL igual a AC3(PIMEO(ABIETOS)) 2.2 Hacer ABIETOS el resto de ABIETOS 2.3 Si no existen dominios vacíos en ACTUAL, Si ACTUAL tiene todos los dominios unitarios, devolver ACTUAL y terminar Si no, calcular los sucesores de ACTUAL y añadirlos a la lista de ABIETOS 3. Devolver FALLO. Detalles a concretar de la implementación: Sucesores: escoger un dominio no unitario y dividirlo de alguna manera (se puede incorporar heurística para la división y para el orden de sucesores) Gestión de la cola de abiertos: anchura o profundidad36 Algoritmos de mejora iterativa para PSs Planteamiento como un problema de búsqueda local: Estados: asignaciones completas (consistentes o inconsistentes) Estado inicial escogido aleatoriamente Estados finales: soluciones al PS Generación de sucesor: elegir una variable y cambiar el valor que tiene asignado (usando cierta heurística y aleatoriedad)37 Generación de sucesor mediante la heurística de mínimos conflictos Variable elegida para cambiar su valor: Aquella (distinta de la última modificada) que participa en más restricciones NO satisfechas en el estado (los empates se deshacen aleatoriamente) Nuevo valor elegido: El valor (distinto del que tenía) que produce el menor número de restricciones incumplidas Los empates se deshacen aleatoriamente38 Implementación de reparación heurística con mínimos conflictos Nodo de búsqueda: estructura con la asignación actual y la última variable modificada FUNCION MIN-CONFLICTOS(MAX-ITEACIONES) 1. Hacer ACTUAL igual a un nodo con una asignación generada aleatoriamente. 2. Para I desde 1 hasta MAX-ITEACIONES hacer 2.1 Si la asignación de ACTUAL es una solución, devolverla y terminar. 2.2 Hacer VAIABLE igual a una variable (distinta de la última modificada) escogida aleatoriamente de entre aquellas que participan en el mayor número de restricciones incumplidas. 2.3 Hacer SUCESOES igual a la lista de nodos obtenidos cambiando en la asignación ACTUAL el valor de VAIABLE por cada uno de los posibles valores del dominio de VAIABLE en *VAIABLES* (excepto el correspondiente al valor que tenía en ACTUAL) 2.4 Hacer ACTUAL el nodo de SUCESOES escogido aleatoriamente de entre aquellos cuya asignación incumple el menor número de restricciones 3. Devolver FALLO39 eparación heurística: ejemplo con N-reinas V1 V2 V3 V4 valor conflictos valor conflictos valor conflictos valor conflictos40 Propiedades del algoritmo de reparación heurística No es completo Complejidad en tiempo: lineal en el número de iteraciones Aleatoriedad: en la asignación inicial y al deshacer empates eparación heurística tiene muy buenos resultados en algunos tipos de PSs: PSs cuyas soluciones están distribuidas uniformemente a lo largo del espacio de estados PSs en los que las restricciones pueden cambiar dinámicamente41 Bibliografía ussell, S. y Norvig, P. Inteligencia Artificial (un enfoque moderno) (Pearson Educación, 2004). Segunda edición Cap. 5: Problemas de Satisfacción de estricciones. ussell, S. y Norvig, P. Artificial Intelligence (A Modern Approach) (Prentice Hall, 2010). Third Edition Cap. 6: Constraint Satisfaction Problems. Nilsson, N.J. Inteligencia artificial (una nueva síntesis) (McGraw Hill, 2000) Cap. 11 Métodos alternativos de búsqueda y otras aplicaciones. Poole, D.; Mackworth, A. y Goebel,. Computational Intelligence (A Logical Approach) (Oxford University Press, 1998) Cap. 4.7: Constraint Satisfaction Problems. Documentos relacionados
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