SCSP驱动的CP-nets强优测试改进与实现

本文主要探讨了如何利用SCSP（Soft Constraint Satisfaction Problem，软约束满足问题）框架来改进对CP-nets（条件偏好网络）的强占优测试。CP-nets是一种广泛应用于描述定性偏好关系的图形化工具，其优势在于其直观性和结构化，常用于表示复杂的决策情景。然而，关于CP-nets的强占优测试，即确定两个或多个解决方案中哪个更优的问题，先前的研究存在局限。 刘惊雷在相关工作中提出了初步的方法，但存在错误。本文针对这一问题，重新定义了转换规则，旨在实现从CP-nets中的定性判断到SCSP中的定量判断的精确转换。这种方法不仅适用于树形CP-nets，也扩展到了多树结构、有向路径单连通图以及DA（Directed Acyclic Graph，有向无环图）结构，弥补了之前理论上的空白。 作者孙雪姣针对复杂度较高的多树结构和复杂网络结构的CP-nets，设计了一种通用的强占优测试算法，使得算法不仅解决了NP完全问题和NPC（Non-deterministic Polynomial Complete，非确定多项式完全）问题，而且对于DAG结构的CP-nets的复杂度也有了明确的处理方式。这种改进的方法减少了计算量，并提高了测试的效率和准确性。 通过SCSP的使用，文章提出了一种更加有效和精确的手段来评估CP-nets中的偏好关系，这对于优化决策过程和解决实际问题具有重要意义。此外，本文还得到了国家自然科学基金和山东省自然科学基金的支持，反映出该领域的研究受到了学术界的广泛关注。 本文的主要贡献在于提供了一个通用且修正过的强占优测试框架，将CP-nets的定性分析与SCSP的定量评估相结合，为处理复杂偏好关系提供了强有力的技术支持。这不仅深化了对CP-nets的理解，也为相关领域的研究者提供了一个新的研究视角和实用工具。