Question

我在有限域上有一个变量列表 L 。例如：

:- use_module(library(clpfd)).

example :-
    L = [_,_,_],
    L ins 1..10,
    ...

此外，我有一个谓词

pred(L,C)

对于 L 到域的值的任何分配，给出成本 C 。

问题是如何使用CLPFD的标签特征来找到最小化C的L的分配。

example :-
    L = [_,_,_],
    L ins 1..10,
    pred(L,C),
    labeling([min(C)],L),
    write(L).

不起作用。它只选择第一个分配（即 [1,1,1] ）。

Answer 1

最有可能的是，在此示例中，C已经被labeling/2实例化。然后，目标类似于：

labeling([min(1)], Ls)

当然，在C期间，实际上没有留出任何空间来实际减少labeling/2。

为了完成这项工作，您必须制定pred/2，以便C通过约束确定性地与变量Vs相关。例如：

sum(Vs, #=, C), labeling([min(C)], Vs)

如果成本函数是有限域变量Vs的总和，则

按预期工作。

我通过将您的示例重写为：

来说明我的进一步建议

example(Ls) :-
    Ls = [_,_,_],
    Ls ins 1..10,
    pred(Ls, C),
    labeling([min(C)], Ls).

特别注意：