假设我有一个订单批处理问题（在仓库环境中），我想借助启发式方法解决该问题。特别是，我想对具有多个交叉通道的仓库实施一些著名的启发式方法，例如S形和最大间隙启发式方法。
如何在MiniZinc中实现它们？有可能这样做吗？
我查阅了它的文档，但是我只能找到MiniSearch，这是一种用于在MiniZinc模型中指定元搜索的语言。 （http://www.minizinc.org/minisearch/documentation.html）
对此将有一些见识。
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问题的答案在很大程度上取决于启发式方法的性质。从MiniZinc方面，我将确定三种启发式方法：
MiniZinc没有直接解决启发式的方法，您可能需要一些创造力才能以一种可用的方式实施您的启发式。以下是一些可能的解决方案的指针：
如果您正在处理求解式启发式方法，则可能无需执行任何工作。它已经为您提供了解决方案。但是，如果要验证解决方案或确保最佳解决方案，则可以考虑分别使用解决方案运行模型或将解决方案用作热启动。 （如果它足够广泛，您甚至可以将启发式方法作为FlatZinc求解器来实现，但要考虑时间投入与可用性。）
在其他两种情况下，众所周知的解决方案是预先计算试探法并将其包含在模型数据中。在搜索启发式的情况下，可能可以计算搜索变量的顺序。然后，您可以在input_order搜索启发式方法中使用此顺序。对于局部启发式算法，可以预先计算局部模型并将其直接包含在模型中。对于这个问题，这通常太过局限了。相反，如果您可以计算多个部分解，则可以将这些部分解作为table约束。
仅当启发式算法不依赖于搜索中变量的域时，先前的解决方案才有可能。当他们这样做时，我们通常会谈论“元搜索”。这就是MiniSearch的实现。例如，在MiniSearch中，您可以考虑最后的解决方案或最后的分配，并根据这些值来确定新的搜索行为。这样可以实现这些更动态的启发式方法。
即使MiniSearch通常也不在每个节点上运行。因此，在某些情况下，您可能无法直接在MiniZinc中使用启发式。在这种情况下，一种选择是将您的启发式方法添加到FlatZinc解算器，然后使用指定的注释对其进行调用。